Олай болса, олар үзіліссіз функцияны ерікті түрде жақындата алады. Мысалы, x=0 үшін 0 болатын ауыр жағы функциясын сигма тәрізді(лямбдаx) арқылы жуықтауға болады және ламбда шексіздікке өткен сайын жуықтау жақсырақ болады.
Нейрондық желілер үзіліссіз функцияларды үйрене ала ма?
Үш деңгейлі нейрондық желі кез келген үзіліссіз көп айнымалы функцияны көрсете алады. … Бұл мақалада біз тек үздіксіз функцияларды ғана емес, сонымен қатар барлық үзіліссіз функцияларды да осындай нейрондық желілер арқылы жүзеге асыруға болатындығын дәлелдейміз.
Нейрондық желі кез келген функцияны жуықтай алады ма?
Әмбебап жуықтау теоремасы 1 жасырын қабаты бар нейрондық желібелгілі бір диапазондағы кірістер үшін кез келген үздіксіз функцияны жуықтай алатынын айтады. Функция секіріп кетсе немесе үлкен бос орындар болса, біз оны шамамен есептей алмаймыз.
Қандай нейрондық желі кез келген үздіксіз функцияны жуықтай алады?
Қорытындылай келе, әмбебаптық теоремасының дәлірек тұжырымы мынада: бір жасырын қабаты бар нейрондық желілер кез келген үздіксіз функцияны кез келген қажетті дәлдікке жуықтау үшін пайдаланылуы мүмкін.
Нейрондық желілер кез келген мәселені шеше ала ма?
Бүгінгі күні нейрондық желілер сатуды болжау, тұтынушыларды зерттеу, деректерді тексеру және тәуекелдерді басқару сияқты көптеген бизнес мәселелерін шешу үшін пайдаланылады. Мысалы, Statsbot-те бізуақыт қатарын болжау, деректердегі аномалияны анықтау және табиғи тілді түсіну үшін нейрондық желілерді қолданыңыз.
