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本文利用最小二乘理论研究学习理论中的回归问题．其目的在于利用概率不等式与神经网络的逼近性质来分析回归学习算法的误差．结论表明，当回归函数满足一定的光滑性时，得到较为紧的上界且该上界与输入空间的维数无关．
基于神经网络的回归学习算法收敛性分析
【摘 要】
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本文利用最小二乘理论研究学习理论中的回归问题．其目的在于利用概率不等式与神经网络的逼近性质来分析回归学习算法的误差．结论表明，当回归函数满足一定的光滑性时，得到较为紧的
【机 构】
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中国计量学院数学与信息科学系
【出 处】
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工程数学学报
【发表日期】
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2012年4期
【基金项目】
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Foundation item： The Natural Science Foundation of Zhejiang Province （Q12A010096）.
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