Be to, jie gali apytiksliai įvertinti nepertraukiamą funkciją. Pavyzdžiui, sunkiosios pusės funkcija, kuri yra 0, kai x=0, gali būti aproksimuota pagal sigmoidą (lambdax), o aproksimacija tampa geresnė, kai lambda pereina į begalybę.
Ar neuroniniai tinklai gali išmokti nenutrūkstamų funkcijų?
Trijų sluoksnių neuroninis tinklas gali atstovauti bet kokia nepertraukiama daugiamatė funkcija. … Šiame darbe įrodome, kad tokiais neuroniniais tinklais gali būti įgyvendintos ne tik ištisinės, bet ir visos nenutrūkstamosios funkcijos.
Ar neuroninis tinklas gali apytiksliai įvertinti kokią nors funkciją?
Universalioji aproksimacijos teorema teigia, kad neuroninis tinklas su 1 paslėptu sluoksniu gali apytiksliai įvertinti bet kokią ištisinę funkciją įvestims tam tikrame diapazone. Jei funkcija šokinėja arba yra didelių tarpų, negalėsime jos apytiksliai nustatyti.
Kuris neuroninis tinklas gali apytiksliai įvertinti bet kokią nuolatinę funkciją?
Apibendrinant, tikslesnis universalumo teoremos teiginys yra toks, kad neuroniniai tinklai su vienu paslėptu sluoksniu gali būti naudojami bet kuriai tolydinei funkcijai aproksimuoti iki bet kokio pageidaujamo tikslumo.
Ar neuroniniai tinklai gali išspręsti kokią nors problemą?
Šiandien neuroniniai tinklai naudojami daugeliui verslo problemų sprendimui, pvz., pardavimų prognozavimui, klientų tyrimui, duomenų patvirtinimui ir rizikos valdymui. Pavyzdžiui, „Statsbot“mestaikykite neuroninius tinklus laiko eilučių prognozėms, duomenų anomalijoms aptikti ir natūralios kalbos supratimui.