To powiedziawszy, mogą przybliżyć funkcję nieciągłą dowolnie ściśle. Na przykład funkcja heaviside, która wynosi 0 dla x=0, może być aproksymowana przez sigmoid(lambdax), a aproksymacja staje się lepsza, gdy lambda zmierza do nieskończoności.
Czy sieci neuronowe mogą uczyć się funkcji nieciągłych?
Trzywarstwowa sieć neuronowa może reprezentować dowolną nieciągłą funkcję wielowymiarową. … W tym artykule udowadniamy, że nie tylko funkcje ciągłe, ale również wszystkie funkcje nieciągłe mogą być realizowane przez takie sieci neuronowe.
Czy sieć neuronowa może aproksymować dowolną funkcję?
Twierdzenie uniwersalnej aproksymacji mówi, że sieć neuronowa z 1 warstwą ukrytą może aproksymować dowolną ciągłą funkcję dla danych wejściowych z określonego zakresu. Jeśli funkcja przeskakuje lub ma duże przerwy, nie będziemy w stanie jej aproksymować.
Która sieć neuronowa może aproksymować dowolną funkcję ciągłą?
Podsumowując, bardziej precyzyjnym stwierdzeniem twierdzenia o uniwersalności jest to, że sieci neuronowe z pojedynczą warstwą ukrytą mogą być użyte do aproksymacji dowolnej funkcji ciągłej z dowolną pożądaną precyzją.
Czy sieci neuronowe mogą rozwiązać jakikolwiek problem?
Obecnie sieci neuronowe są wykorzystywane do rozwiązywania wielu problemów biznesowych, takich jak prognozowanie sprzedaży, badania klientów, walidacja danych i zarządzanie ryzykiem. Na przykład w Statsbot mystosować sieci neuronowe do przewidywania szeregów czasowych, wykrywania anomalii w danych i rozumienia języka naturalnego.
