Като казахме, те могат произволно да приближат прекъсната функция. Например, функцията на хевисайд, която е 0 за x=0, може да бъде апроксимирана със sigmoid(lambdax) и приближението става по-добро, когато ламбда отива до безкрайност.
Могат ли невронните мрежи да научат прекъснати функции?
Трислойна невронна мрежа може да представлява всяка прекъсната многовариантна функция. … В тази статия доказваме, че не само непрекъснати функции, но и всички прекъснати функции могат да бъдат реализирани от такива невронни мрежи.
Може ли невронна мрежа да приблизи някаква функция?
Универсалната апроксимационна теорема гласи, че неврална мрежа с 1 скрит слой може да аппроксимира всяка непрекъсната функция за входове в рамките на определен диапазон. Ако функцията прескача или има големи пропуски, няма да можем да я приблизим.
Коя невронна мрежа може да приблизи всяка непрекъсната функция?
Обобщавайки, по-точно твърдение на теоремата за универсалността е, че неврални мрежи с един скрит слой могат да се използват за приближаване на всяка непрекъсната функция до желана прецизност.
Могат ли невронните мрежи да решат някакъв проблем?
Днес невронните мрежи се използват за решаване на много бизнес проблеми като прогнозиране на продажбите, проучване на клиенти, валидиране на данни и управление на риска. Например в Statsbot ниеприлага невронни мрежи за прогнози на времеви серии, откриване на аномалии в данните и разбиране на естествен език.
