Acestea fiind spuse, pot aproxima o funcție discontinuă în mod arbitrar. De exemplu, funcția grea, care este 0 pentru x=0, poate fi aproximată prin sigmoid(lambdax), iar aproximarea devine mai bună pe măsură ce lambda merge la infinit.
Pot rețelele neuronale să învețe funcții discontinue?
O rețea neuronală cu trei straturi poate reprezenta orice funcție discontinuă multivariată. … În această lucrare demonstrăm că nu numai funcțiile continue, ci și toate funcțiile discontinue pot fi implementate de astfel de rețele neuronale.
Poate o rețea neuronală să aproximeze vreo funcție?
Teorema de aproximare universală afirmă că o rețea neuronală cu 1 strat ascuns poate aproxima orice funcție continuă pentru intrări într-un interval specific. Dacă funcția se ridică sau are lacune mari, nu o vom putea aproxima.
Care rețea neuronală poate aproxima orice funcție continuă?
Rezumând, o afirmație mai precisă a teoremei universalității este că rețele neuronale cu un singur strat ascuns pot fi folosite pentru a aproxima orice funcție continuă cu orice precizie dorită.
Pot rețelele neuronale să rezolve vreo problemă?
Astăzi, rețelele neuronale sunt folosite pentru rezolvarea multor probleme de afaceri, cum ar fi prognoza vânzărilor, cercetarea clienților, validarea datelor și gestionarea riscurilor. De exemplu, la Statsbot noiaplicați rețele neuronale pentru predicții în serie de timp, detectarea anomaliilor în date și înțelegerea limbajului natural.
