Detto questo, possono approssimare arbitrariamente una funzione discontinua. Ad esempio, la funzione heaviside, che è 0 per x=0 può essere approssimata da sigmoid(lambdax) e l'approssimazione migliora man mano che lambda va all'infinito.
Le reti neurali possono apprendere funzioni discontinue?
Una rete neurale a tre strati può rappresentare qualsiasi funzione multivariata discontinua. … In questo articolo dimostriamo che non solo le funzioni continue ma anche tutte le funzioni discontinue possono essere implementate da tali reti neurali.
Una rete neurale può approssimare qualsiasi funzione?
Il Teorema dell'approssimazione universale afferma che una rete neurale con 1 livello nascosto può approssimare qualsiasi funzione continua per input entro un intervallo specifico. Se la funzione s alta o presenta grandi spazi vuoti, non saremo in grado di approssimarla.
Quale rete neurale può approssimare qualsiasi funzione continua?
Riassumendo, un'affermazione più precisa del teorema di universalità è che reti neurali con un singolo livello nascosto possono essere utilizzate per approssimare qualsiasi funzione continua con la precisione desiderata.
Le reti neurali possono risolvere qualsiasi problema?
Oggi, le reti neurali vengono utilizzate per risolvere molti problemi aziendali come previsioni di vendita, ricerca sui clienti, convalida dei dati e gestione del rischio. Ad esempio, a Statsbot noiapplicare reti neurali per previsioni di serie temporali, rilevamento di anomalie nei dati e comprensione del linguaggio naturale.
