Neural network with unbounded activation functions is universal approximator

This paper presents an investigation of the approximation property of neural networks with unbounded activation functions, such as the rectified linear unit (ReLU), which is the new de-facto standard of deep learning. The ReLU network can be analyzed by the ridgelet transform with respect to Lizorki...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Applied and computational harmonic analysis Jg. 43; H. 2; S. 233 - 268
Hauptverfasser: Sonoda, Sho, Murata, Noboru
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Elsevier Inc 01.09.2017
Schlagworte:
ISSN:1063-5203, 1096-603X
Online-Zugang:Volltext
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