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Understanding the Error Function in Neural Networks: How It Works
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4 个月之前
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The error function, erf(x)=(2)/(√(π)) ∫0^x e^-t^2 d t important in probability and in the theories of heat flow and signal transmission, must be evaluated numerically because there is no elementary expression for the antiderivative of e^-t^2 a. Use Simpson's Rule with n=10 to estimate erf (1) b. In [0,1] |(d^4)/(d t^4)(e^-t)| ≤12 Give an upper bound for the magnitude of the error of the estimate in part (a). | Numerade
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2020年5月12日
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