Egyébként egy nem folytonos függvényt tetszőlegesen közelíthetnek meg. Például a nehézoldali függvény, amely 0 x=0 esetén, közelíthető a szigmoid(lambdax) segítségével, és a közelítés egyre jobb lesz, ahogy a lambda a végtelenbe megy.
A neurális hálózatok megtanulhatnak nem folytonos függvényeket?
Egy háromrétegű neurális hálózat bármilyen nem folytonos többváltozós függvényt képviselhet. … Ebben a cikkben bebizonyítjuk, hogy nem csak folytonos függvények, hanem minden nem folytonos függvény is megvalósítható ilyen neurális hálózatokkal.
Közelíthet egy neurális hálózat bármely függvényt?
Az univerzális közelítési tétel kimondja, hogy egy neurális hálózat 1 rejtett réteggel képes közelíteni bármely folytonos függvényt egy adott tartományon belüli bemenetekre. Ha a függvény ugrik, vagy nagy hézagok vannak, akkor nem tudjuk közelíteni.
Melyik neurális hálózat közelíthet bármilyen folytonos függvényt?
Összefoglalva, az univerzalitási tétel pontosabb megállapítása az, hogy egyetlen rejtett rétegű neurális hálózatok felhasználhatók bármely folytonos függvény tetszőleges pontosságú közelítésére.
A neurális hálózatok megoldhatnak bármilyen problémát?
Ma a neurális hálózatokat számos üzleti probléma megoldásárahasználják, például értékesítési előrejelzésre, ügyfélkutatásra, adatérvényesítésre és kockázatkezelésre. Például a Statsbotnál mialkalmazzon neurális hálózatokat az idősoros előrejelzésekhez, az adatok anomáliáinak észleléséhez és a természetes nyelv megértéséhez.
