Yang dikatakan, mereka boleh menganggarkan fungsi terputus-putus secara sewenang-wenangnya. Contohnya, fungsi heaviside, iaitu 0 untuk x=0 boleh dianggarkan dengan sigmoid(lambdax) dan anggaran menjadi lebih baik apabila lambda pergi ke infiniti.
Bolehkah rangkaian saraf mempelajari fungsi terputus?
Rangkaian saraf tiga lapisan boleh mewakili sebarang fungsi multivariat yang tidak berterusan. … Dalam kertas kerja ini kami membuktikan bahawa bukan sahaja fungsi berterusan tetapi juga semua fungsi terputus boleh dilaksanakan oleh rangkaian saraf tersebut.
Bolehkah rangkaian saraf menghampiri sebarang fungsi?
Teorem Penghampiran Universal menyatakan bahawa rangkaian saraf dengan 1 lapisan tersembunyi boleh menganggarkan sebarang fungsi berterusan untuk input dalam julat tertentu. Jika fungsi melompat-lompat atau mempunyai jurang yang besar, kami tidak akan dapat menganggarkannya.
Rangkaian saraf manakah yang boleh menganggarkan mana-mana fungsi berterusan?
Ringkasnya, pernyataan yang lebih tepat tentang teorem kesejagatan ialah rangkaian saraf dengan satu lapisan tersembunyi boleh digunakan untuk menganggarkan sebarang fungsi berterusan kepada sebarang ketepatan yang dikehendaki.
Bolehkah rangkaian saraf menyelesaikan sebarang masalah?
Hari ini, rangkaian saraf digunakan untuk menyelesaikan banyak masalah perniagaan seperti ramalan jualan, penyelidikan pelanggan, pengesahan data dan pengurusan risiko. Sebagai contoh, di Statsbot kamigunakan rangkaian saraf untuk ramalan siri masa, pengesanan anomali dalam data dan pemahaman bahasa semula jadi.
