Proszę używać tego identyfikatora do cytowań lub wstaw link do tej pozycji:
http://hdl.handle.net/11320/14243
Tytuł: | Compactness of Neural Networks |
Autorzy: | Miyajima, Keiichi Yamazaki, Hiroshi |
Słowa kluczowe: | neural network compactness Ascoli-Arzela’s theorem equicontinuousness of continuous functions equiboundedness of continuous functions |
Data wydania: | 2022 |
Data dodania: | 29-gru-2022 |
Wydawca: | DeGruyter Open |
Źródło: | Formalized Mathematics, Volume 30, Issue 1, Pages 13-21 |
Abstrakt: | In this article, Feed-forward Neural Network is formalized in the Mizar system [1], [2]. First, the multilayer perceptron [6], [7], [8] is formalized using functional sequences. Next, we show that a set of functions generated by these neural networks satisfies equicontinuousness and equiboundedness property [10], [5]. At last, we formalized the compactness of the function set of these neural networks by using the Ascoli-Arzela’s theorem according to [4] and [3]. |
Afiliacja: | Keiichi Miyajima - Ibaraki University, Faculty of Engineering, Hitachi, Ibaraki, Japan Hiroshi Yamazaki - Nagano Prefectural Institute of Technology, Nagano, Japan |
URI: | http://hdl.handle.net/11320/14243 |
DOI: | 10.2478/forma-2022-0002 |
ISSN: | 1426-2630 |
e-ISSN: | 1898-9934 |
Typ Dokumentu: | Article |
metadata.dc.rights.uri: | https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/ |
Właściciel praw: | © 2022 The Author(s) CC BY-SA 3.0 license |
Występuje w kolekcji(ach): | Formalized Mathematics, 2022, Volume 30, Issue 1 |
Pliki w tej pozycji:
Plik | Opis | Rozmiar | Format | |
---|---|---|---|---|
10.2478_forma-2022-0002.pdf | 271,73 kB | Adobe PDF | Otwórz |
Pozycja ta dostępna jest na podstawie licencji Licencja Creative Commons CCL