Se sanoi, he voivat arvioida epäjatkuvaa toimintoa mieliv altaisesti tarkasti. Esimerkiksi Heaviside-funktio, joka on 0 x=0:lla, voidaan approksimoida sigmoidilla(lambdax) ja approksimaatio paranee, kun lambda menee äärettömään.
Voivatko hermoverkot oppia epäjatkuvia toimintoja?
Kolmikerroksinen neuroverkko voi edustaa mitä tahansa epäjatkuvaa monimuuttujafunktiota. … Tässä artikkelissa osoitamme, että jatkuvat funktiot myös kaikki epäjatkuvat funktiot voidaan toteuttaa tällaisilla hermoverkoilla.
Voiko neuroverkko arvioida mitä tahansa funktiota?
Universaali approksimaatiolause sanoo, että hermoverkko, jossa on yksi piilotettu kerros, voi likimääräisesti arvioida minkä tahansa jatkuvan funktion tuloille tietyllä alueella. Jos funktio hyppää ympäri tai siinä on suuria aukkoja, emme pysty arvioimaan sitä.
Mikä hermoverkko voi arvioida minkä tahansa jatkuvan funktion?
Yhteenvetona voidaan todeta, että universaalisuuslauseen tarkempi lause on, että hermoverkkoja, joissa on yksi piilotettu kerros voidaan käyttää minkä tahansa jatkuvan funktion lähentämiseen halutulla tarkkuudella.
Voivatko hermoverkot ratkaista minkä tahansa ongelman?
Nykyään neuroverkkoja käytetään monien liiketoimintaongelmien ratkaisemiseen, kuten myynnin ennustamiseen, asiakastutkimukseen, tietojen validointiin ja riskienhallintaan. Esimerkiksi Statsbotilla mekäyttää hermoverkkoja aikasarjaennusteisiin, tietojen poikkeamien havaitsemiseen ja luonnollisen kielen ymmärtämiseen.
