Density and approximation by using feed forward artificial neural networks
العناوين الأخرى
الكثافة و التقريب باستخدام الشبكات العصبية الصناعية ذات التغذية التقدمية
المؤلفون المشاركون
Naum, Riyad Shakir
Tawfiq, Lama Naji Muhammad
المصدر
Ibn al-Haitham Journal for Pure and Applied Science
العدد
المجلد 20، العدد 1 (31 ديسمبر/كانون الأول 2007)، ص ص. 146-159، 14ص.
الناشر
جامعة بغداد كلية التربية ابن الهيثم
تاريخ النشر
2007-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص AR
يتضمن البحث دراسة العلاقة بين الكثافة و نموذج الشبكات العصبية ذات التغذية التقدمية حيث يتضمن البحث دراسة كيفية عن تقريب دالة (K) c f حيث أن k مجموعة مرصوصة في r و أن النتائج العددية التي توصلنا إليها تنص على أن الشبكات العصبية الصناعية ذات التغذية التقدمية و التي تحتوي على طبقة خفية واحدة يمكن استخدامها لتقريب أي دالة ضرة في (c (K و لأي دفة مطلوبة.
كذلك تم مناقشة درجة التقريب لبعض المسائل المفتوحة.
كما يتضمن البحث دراسة العلاقة بين الطبقات الخفية في الشبكات العصبية الصناعية و مجموعة الدوال الأساسية و العدد الشرطي للنظام النتائج.
الملخص EN
in this is paper ,we consider the density questions associated with the single hidden layer feed forward model.
We proved that a FFNN with one hidden layer can uniformly approximate any continuous fonction in C(k)(where k is a compact set in Rn ) to any required accuracy.
However, if the set of basis function is dense then the ANN'S can has almost one hidden layer.
But ؛!'the set of basis function non-dense.
then we need more hidden layers.
Also, W'e have shown that there exist localized functions and that there is no theoretical lower bound on the degree of approximation common to all activation fanctions(contrary to the situation in the single hidden layer model).
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Naum, Riyad Shakir& Tawfiq, Lama Naji Muhammad. 2007. Density and approximation by using feed forward artificial neural networks. Ibn al-Haitham Journal for Pure and Applied Science،Vol. 20, no. 1, pp.146-159.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-355961
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Naum, Riyad Shakir& Tawfiq, Lama Naji Muhammad. Density and approximation by using feed forward artificial neural networks. Ibn al-Haitham Journal for Pure and Applied Science Vol. 20, no. 1 (2007), pp.146-159.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-355961
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Naum, Riyad Shakir& Tawfiq, Lama Naji Muhammad. Density and approximation by using feed forward artificial neural networks. Ibn al-Haitham Journal for Pure and Applied Science. 2007. Vol. 20, no. 1, pp.146-159.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-355961
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendix : p. 158
رقم السجل
BIM-355961
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر