To pomeni, da lahko poljubno natančno približajo diskontinuirano funkcijo. Na primer, heaviside funkcijo, ki je 0 za x=0, je mogoče približati s sigmoidom (lambdax) in približek postane boljši, ko lambda gre v neskončnost.
Ali se nevronske mreže lahko naučijo diskontinuiranih funkcij?
Triplastna nevronska mreža lahko predstavlja kakršno koli diskontinuirano večvariatno funkcijo. … V tem prispevku dokazujemo, da se lahko s takšnimi nevronskimi mrežami izvajajo ne samo neprekinjene funkcije, ampak tudi vse diskontinuirane funkcije.
Ali lahko nevronska mreža približa katero koli funkcijo?
Univerzalni aproksimacijski izrek pravi, da lahko nevronska mreža z 1 skrito plastjo približa katero koli neprekinjeno funkcijo za vhode znotraj določenega obsega. Če funkcija skače naokrog ali ima velike vrzeli, je ne bomo mogli približati.
Katera nevronska mreža lahko približa katero koli neprekinjeno funkcijo?
Če povzamemo, natančnejša izjava izreka univerzalnosti je, da nevronske mreže z enim samim skritim slojem lahko uporabimo za aproksimacijo katere koli neprekinjene funkcije na poljubno želeno natančnost.
Ali lahko nevronske mreže rešijo kakršen koli problem?
Danes se nevronske mreže uporabljajo za reševanje številnih poslovnih problemov, kot so napovedovanje prodaje, raziskave strank, potrjevanje podatkov in upravljanje tveganj. Na primer, pri Statsbot weuporabite nevronske mreže za napovedi časovnih vrst, odkrivanje anomalij v podatkih in razumevanje naravnega jezika.
