Discretized-Vapnik-Chervonenkis dimension for analyzing complexity of real function classes
In this paper, we introduce the discretized-Vapnik-Chervonenkis (VC) dimension for studying the complexity of a real function class, and then analyze properties of real function classes and neural networks. We first prove that a countable traversal set is enough to achieve the VC dimension for a rea...
| Հիմնական հեղինակներ: | , , , |
|---|---|
| Այլ հեղինակներ: | |
| Ձևաչափ: | Journal Article |
| Լեզու: | English |
| Հրապարակվել է: |
2013
|
| Խորագրեր: | |
| Առցանց հասանելիություն: | https://hdl.handle.net/10356/99545 http://hdl.handle.net/10220/13524 |