Điều đó nói rằng, họ có thểgần đúng một hàm không liên tục một cách tùy ý gần giống với. Ví dụ: hàm heaviside, là 0 đối với x=0 có thể được xấp xỉ bằng sigmoid (lambdax) và hàm gần đúng sẽ tốt hơn khi lambda đi đến vô cùng.
Mạng nơ-ron có thể học các hàm không liên tục không?
Mạng nơron ba lớp có thể đại diện chobất kỳ hàm đa biếnkhông liên tục nào. … Trong bài báo này, chúng tôi chứng minh rằng không chỉ các hàm liên tục mà tất cả các hàm không liên tục đều có thể được thực hiện bởi các mạng nơ-ron như vậy.
Mạng nơron có thể gần đúng với bất kỳ chức năng nào không?
Định lý Xấp xỉ Phổ phát biểu rằng mạng nơronvới 1 lớp ẩn có thể tính gần đúng bất kỳ hàm liên tục nào cho các đầu vào trong một phạm vi cụ thể. Nếu hàm nhảy xung quanh hoặc có khoảng trống lớn, chúng tôi sẽ không thể ước tính nó.
Mạng nơron nào có thể gần đúng với bất kỳ hàm liên tục nào?
Tóm lại, một phát biểu chính xác hơn của định lý phổ quát làmạng nơron với một lớp ẩn duy nhấtcó thể được sử dụng để tính gần đúng bất kỳ hàm liên tục nào với độ chính xác mong muốn.
Mạng nơ-ron có thể giải quyết bất kỳ vấn đề nào không?
Ngày nay, mạng nơ-ron được sử dụng đểgiải quyết nhiều vấn đề kinh doanhnhư dự báo bán hàng, nghiên cứu khách hàng, xác thực dữ liệu và quản lý rủi ro. Ví dụ, tại Statsbot, chúng tôiáp dụng mạng nơ-ron để dự đoán chuỗi thời gian, phát hiện sự bất thường trong dữ liệu và hiểu ngôn ngữ tự nhiên.
