Abstract
In this study, a novel neural network for the multivariance Bernstein operators' rational powers was developed. A positive integer is required by these networks. In the space of all real-valued continuous functions, the pointwise and uniform approximation theorems are introduced and examined first. After that, the Lipschitz space is used to study two key theorems. Additionally, some numerical examples are provided to demonstrate how well these neural networks approximate two test functions. The numerical outcomes demonstrate that as input grows, the neural network provides a better approximation. Finally, the graphs used to represent these neural network approximations show the average error between the approximation and the test function.
Keywords
Lipschitz space.
Pointwise and uniform approximation theorems
Sigmoidal functions
The neural network of multivariate rational Bernstein operators
Abstract
قدم هذا البحث شبكة عصبية جديدة على القوة الرائية لمؤثر متعدد متغيرات برنستاين الكسرية. أولا، ثم قدمت مبرهنات التقريب النقطي والمنتظم ودراستها في فضاء كل الدوال الحقيقية المستمرة على R. ثم تمت دراسة المبرهنتين ادناه في فضاء لبشتز في v. أيضا، تم إعطاء بعض الأمثلة العددية لبرهنة تقريب تلك الشبكات العصبية الى دالتين اختياريتين. أظهرت النتائج العددية ان الشبكة العصبية تعطي تقريبا أفضل كلما زادت قيمة r . أخيرا، تم وصف تقريب تلك الشبكات العصبية بواسطة الرسوم البيانية ومعدل الخطأ الحاصل بين التقريب ودالة الاختبار