To znamená, že môžu aproximovať nespojitú funkciu ľubovoľne blízko. Napríklad heaviside funkciu, ktorá je 0 pre x=0, možno aproximovať sigmoidom (lambdax) a aproximácia sa zlepšuje, keď lambda ide do nekonečna.
Môžu sa neurónové siete naučiť nespojité funkcie?
Trojvrstvová neurónová sieť môže predstavovať akúkoľvek nesúvislú viacrozmernú funkciu. … V tomto článku dokazujeme, že nielen spojité funkcie, ale aj všetky nespojité funkcie môžu byť implementované takýmito neurónovými sieťami.
Môže neurónová sieť aproximovať nejakú funkciu?
Veta univerzálnej aproximácie uvádza, že neurónová sieť s 1 skrytou vrstvou môže aproximovať akúkoľvek spojitú funkciu pre vstupy v rámci špecifického rozsahu. Ak funkcia preskakuje alebo má veľké medzery, nebudeme ju môcť aproximovať.
Ktorá neurónová sieť dokáže aproximovať akúkoľvek spojitú funkciu?
Súhrnne, presnejšie vyjadrenie teorému o univerzálnosti je, že neurálne siete s jednou skrytou vrstvou možno použiť na aproximáciu ľubovoľnej spojitej funkcie s ľubovoľnou požadovanou presnosťou.
Môžu neurónové siete vyriešiť akýkoľvek problém?
Dnes sa neurónové siete používajú na riešenie mnohých obchodných problémov, ako sú prognózy predaja, prieskum zákazníkov, overovanie údajov a riadenie rizík. Napríklad v Statsbot smepoužiť neurónové siete na predpovede časových radov, detekciu anomálií v údajoch a pochopenie prirodzeného jazyka.
