Тем не менее, они могут аппроксимировать разрывную функцию произвольно близко. Например, функция Хевисайда, равная 0 при x=0, может быть аппроксимирована сигмоидой(лямбдах), и аппроксимация становится лучше, когда лямбда стремится к бесконечности.
Могут ли нейронные сети обучаться разрывным функциям?
Трехслойная нейронная сеть может представлять любую прерывистую многомерную функцию. … В этой статье мы доказываем, что не только непрерывные функции, но и все разрывные функции могут быть реализованы такими нейронными сетями.
Может ли нейронная сеть аппроксимировать любую функцию?
Теорема об универсальной аппроксимации утверждает, что нейронная сеть с 1 скрытым слоем может аппроксимировать любую непрерывную функцию для входных данных в пределах определенного диапазона. Если функция прыгает или имеет большие промежутки, мы не сможем ее аппроксимировать.
Какая нейронная сеть может аппроксимировать любую непрерывную функцию?
Подводя итог, более точное утверждение теоремы универсальности состоит в том, что нейронные сети с одним скрытым слоем можно использовать для аппроксимации любой непрерывной функции с любой желаемой точностью.
Могут ли нейронные сети решить любую проблему?
Сегодня нейронные сети используются для решения многих бизнес-задач, таких как прогнозирование продаж, исследование клиентов, проверка данных и управление рисками. Например, в Statsbot мыприменять нейронные сети для прогнозирования временных рядов, обнаружения аномалий в данных и понимания естественного языка.
