Dit gesê, hulle kan 'n diskontinue funksie arbitrêr nader benader. Byvoorbeeld, die swaarkantfunksie, wat 0 is vir x=0, kan benader word deur sigmoid(lambdax) en die benadering word beter namate lambda tot oneindig gaan.
Kan neurale netwerke diskontinue funksies leer?
'n Drie-laag neurale netwerk kan enige diskontinue meerveranderlike funksie verteenwoordig. … In hierdie vraestel bewys ons dat nie net kontinue funksies nie, maar ook alle diskontinue funksies deur sulke neurale netwerke geïmplementeer kan word.
Kan 'n neurale netwerk enige funksie benader?
Die Universal Approximation Stelling stel dat 'n neurale netwerk met 1 versteekte laag enige deurlopende funksie vir insette binne 'n spesifieke reeks kan benader. As die funksie rondspring of groot gapings het, sal ons dit nie kan benader nie.
Watter neurale netwerk kan enige deurlopende funksie benader?
Opsomming, 'n meer presiese stelling van die universaliteitstelling is dat neurale netwerke met 'n enkele versteekte laag gebruik kan word om enige kontinue funksie tot enige verlangde akkuraatheid te benader.
Kan neurale netwerke enige probleem oplos?
Vandag word neurale netwerke gebruik om baie besigheidsprobleme op te los soos verkoopsvoorspelling, kliëntenavorsing, datavalidering en risikobestuur. Byvoorbeeld, by Statsbot het onspas neurale netwerke toe vir tydreeksvoorspellings, anomalie-opsporing in data en natuurlike taalbegrip.
