See tähendab, et nad saavad katkestusfunktsiooni meelevaldselt lähed alt läheneda. Näiteks raskesidefunktsiooni, mis on 0, kui x=0, saab lähendada sigmoidi (lambdax) abil ja lähendus muutub paremaks, kui lambda läheb lõpmatuseni.
Kas närvivõrgud saavad õppida katkendlikke funktsioone?
Kolmekihiline närvivõrk võib esindada mis tahes katkendlikku mitme muutujaga funktsiooni. … Selles artiklis tõestame, et selliste närvivõrkude abil saab realiseerida mitte ainult pidevaid funktsioone, vaid ka kõiki katkendlikke funktsioone.
Kas närvivõrk suudab ligikaudselt hinnata mis tahes funktsiooni?
Universaalne lähendamise teoreem väidab, et närvivõrk, millel on üks peidetud kiht, suudab ligikaudselt hinnata mis tahes pidevat funktsiooni sisendite jaoks kindlas vahemikus. Kui funktsioon hüppab ümber või sellel on suured lüngad, ei saa me seda ligikaudselt hinnata.
Milline närvivõrk suudab ligikaudselt hinnata mis tahes pidevat funktsiooni?
Kokkuvõttes võib öelda, et universaalsuse teoreemi täpsem väide on see, et ühe peidetud kihiga närvivõrke saab kasutada mis tahes pideva funktsiooni lähendamiseks soovitud täpsusega.
Kas närvivõrgud suudavad mingeid probleeme lahendada?
Tänapäeval kasutatakse närvivõrke paljude äriprobleemide lahendamiseks, nagu müügiprognoos, kliendiuuringud, andmete valideerimine ja riskijuhtimine. Näiteks Statsbotis merakendage aegridade prognoosimiseks, andmetes anomaaliate tuvastamiseks ja loomuliku keele mõistmiseks närvivõrke.
