home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #31 / NN_1992_31.iso / spool / comp / ai / neuraln / 4670 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-12-31  |  1.3 KB
  1. Path: sparky!uunet!elroy.jpl.nasa.gov!news.claremont.edu!ucivax!moe!kofax!lawnet!pride386!dpdvax!pride386!odetics!gordius!news.service.uci.edu!usc!sdd.hp.com!spool.mu.edu!tulane!rangan
  2. Newsgroups: comp.ai.neural-nets
  3. Subject: Green's Function and Neural Network Learning
  4. Message-ID: <545.2b3a961a@dpd.com>
  5. From: rangan@cs.tulane.edu (Sudha Rangan)
  6. Date: 25 Dec 92 05:03:22 PT
  7. Lines: 25
  8.  
  9. Nntp-Posting-Host-[nntpd-3754]: hermes
  10. Message-ID: <1992Dec23.171308.3845@cs.tulane.edu>
  11. Sender: news@cs.tulane.edu
  12. Organization: Computer Science Dept., Tulane Univ., New Orleans, LA
  13. Date: Wed, 23 Dec 1992 17:13:08 GMT
  14. Lines: 18
  15.  
  16.  
  17.  
  18. I have a question in regularization theory, which provides
  19. a framework for interpolation, in neural network learning. 
  20.  
  21. The function that minimizes the error function 
  22. is a linear combination of several Green's functions. 
  23. The coefficients of this linear combination satisfy a system
  24. of linear equations, where the coefficient matrix depends on
  25. evaluations of Green's functions at specific points. 
  26.  
  27. The problem is Green's function can be singular in certain
  28. circumstances. Does it mean regularization approach works
  29. only for the case when Green's functions are non-singular,
  30. or there are other approaches?
  31.  
  32. Thanks in advance and Merry X'mas and Happy New Year!
  33.  
  34.