To znamená, že mohou aproximovat nespojitou funkci libovolně blízko. Například heaviside funkce, která je 0 pro x=0, může být aproximována sigmoidem (lambdax) a aproximace se zlepšuje, když lambda jde do nekonečna.
Mohou se neuronové sítě naučit nespojité funkce?
Třívrstvá neuronová síť může představovat jakoukoli nespojitou vícerozměrnou funkci. … V tomto článku dokazujeme, že těmito neuronovými sítěmi lze implementovat nejen spojité funkce, ale také všechny nespojité funkce.
Může se neuronová síť přiblížit nějaké funkci?
Věta o univerzální aproximaci říká, že neuronová síť s 1 skrytou vrstvou může aproximovat jakoukoli spojitou funkci pro vstupy v určitém rozsahu. Pokud funkce přeskakuje nebo má velké mezery, nebudeme ji schopni aproximovat.
Která neuronová síť dokáže aproximovat nějakou spojitou funkci?
Shrneme-li, přesnější tvrzení teorému o univerzálnosti je, že neuronové sítě s jedinou skrytou vrstvou lze použít k aproximaci jakékoli spojité funkce s libovolnou požadovanou přesností.
Dokážou neuronové sítě vyřešit jakýkoli problém?
Dnes se neuronové sítě používají k řešení mnoha obchodních problémů, jako je prognózování prodeje, průzkum zákazníků, ověřování dat a řízení rizik. Například ve Statsbot jsmepoužít neuronové sítě pro předpovědi časových řad, detekci anomálií v datech a porozumění přirozenému jazyku.
