Tas nozīmē, ka viņi var tuvināt pārtrauktas funkcijas patvaļīgi cieši. Piemēram, graviside funkciju, kas ir 0, ja x=0, var tuvināt ar sigmoīdu (lambdax), un tuvinājums kļūst labāks, kad lambda iet uz bezgalību.
Vai neironu tīkli var iemācīties pārtrauktas funkcijas?
Trīslāņu neironu tīkls var attēlot jebkuru pārtrauktu daudzfaktoru funkciju. … Šajā rakstā mēs pierādam, ka šādi neironu tīkli var realizēt ne tikai nepārtrauktas funkcijas, bet arī visas pārtrauktās funkcijas.
Vai neironu tīkls var tuvināt jebkuru funkciju?
Universālā aproksimācijas teorēma nosaka, ka neironu tīkls ar 1 slēptu slāni var tuvināt jebkuru nepārtrauktu funkciju ieejām noteiktā diapazonā. Ja funkcija mainās vai ir lielas atstarpes, mēs nevarēsim to tuvināt.
Kurš neironu tīkls var tuvināt jebkuru nepārtrauktu funkciju?
Rezumējot, precīzāks universāluma teorēmas apgalvojums ir tāds, ka neironu tīklus ar vienu slēptu slāni var izmantot, lai tuvinātu jebkuru nepārtrauktu funkciju ar jebkuru vēlamo precizitāti.
Vai neironu tīkli var atrisināt kādu problēmu?
Šodien neironu tīklus izmanto daudzu biznesa problēmu risināšanai, piemēram, pārdošanas prognozēšanai, klientu izpētei, datu validācijai un riska pārvaldībai. Piemēram, Statsbot mēsizmantot neironu tīklus laikrindu prognozēšanai, datu anomāliju noteikšanai un dabiskās valodas izpratnei.
