Radhia Bessi - Approximation par fonctions d'activation et quelques applications

arima:6464 - Revue Africaine de Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées, 30 avril 2021, Volume 32 - 2019 - 2021 - https://doi.org/10.46298/arima.6464
Approximation par fonctions d'activation et quelques applicationsArticle

Auteurs : Radhia Bessi 1

La théorie d’approximation des fonctions couvre de nombreuses branches en mathématiques appliquées, en informatique et en sciences de l’ingénieur, en particulier en analyse numérique, en théorie des éléments finis et plus récemment en sciences des données. Parmi les approximations fortement utilisées nous citons les approximations polynomiale de type Lagrange, Hermite ou au sens de Chebychev. Nous trouvons aussi l’approximation d’une fonction par une séries de Fourier, l’approximation rationnelle...Dans ce travail, nous établissons quelques résultats d’approximations d’une fonction continue par une série de fonctions de type activation. Nous traitons d’abord les cas d’une fonction à une seule puis à deux variables, puis nous généralisons l’approximation au cas multidimensionnel. Nous appliquons ces approximations pour l’interpolation et l’intégration numérique, en éléments finis et en réseau neuronal. Nous donnons pour chaque application quelques résultats numériques.


Volume : Volume 32 - 2019 - 2021
Publié le : 30 avril 2021
Accepté le : 25 mars 2021
Soumis le : 11 mai 2020
Mots-clés : numerical integration,universal approximation theorem,neural network,Chebychev points,Runge's phenomenon,interpolation,Function approximation,neural network,Chebychev points,Runge's phenomenon,interpolation,Function approximation,éléments finis,intégation numérique,théorème universel d'appoximation,réseau neuronal,points de Cheby- chev,phénomène de Runge,Approximation d'une fonction,[MATH]Mathematics [math]

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