როგორც თქვა, მათ შეუძლიათ მიახლოება თვითნებურად შეწყვეტილ ფუნქციაზე. მაგალითად, ჰევისიდის ფუნქცია, რომელიც არის 0 x=0-ისთვის, შეიძლება მიახლოებული იყოს სიგმოიდით(ლამბდაx) და მიახლოება უმჯობესდება, როცა ლამბდა უსასრულობამდე მიდის.
შეუძლია თუ არა ნერვულ ქსელებს უწყვეტი ფუნქციების სწავლა?
სამ ფენის ნერვულ ქსელს შეუძლია წარმოადგინოს ნებისმიერი წყვეტილი მრავალვარიანტული ფუნქცია. … ამ ნაშრომში ჩვენ ვამტკიცებთ, რომ არა მხოლოდ უწყვეტი ფუნქციები, არამედ ყველა უწყვეტი ფუნქცია შეიძლება განხორციელდეს ასეთი ნერვული ქსელებით.
შეუძლია თუ არა ნერვულ ქსელს რაიმე ფუნქციის მიახლოება?
უნივერსალური მიახლოების თეორემა აცხადებს, რომ ნერვულ ქსელს 1 ფარული ფენით შეუძლია მიახლოვდეს ნებისმიერი უწყვეტი ფუნქცია შეყვანისთვის კონკრეტულ დიაპაზონში. თუ ფუნქცია გადახტავს გარშემო ან აქვს დიდი ხარვეზები, ჩვენ ვერ შევძლებთ მის მიახლოებას.
რომელ ნერვულ ქსელს შეუძლია ნებისმიერი უწყვეტი ფუნქციის მიახლოება?
შეჯამებით, უნივერსალურობის თეორემის უფრო ზუსტი განცხადება არის ის, რომ ნეირონული ქსელები ერთი ფარული ფენით შეიძლება გამოყენებულ იქნას ნებისმიერი უწყვეტი ფუნქციის სასურველ სიზუსტემდე მიახლოებისთვის.
შეუძლია თუ არა ნერვულ ქსელებს რაიმე პრობლემის გადაჭრა?
დღეს, ნერვული ქსელები გამოიყენება ბევრი ბიზნეს პრობლემის გადასაჭრელად, როგორიცაა გაყიდვების პროგნოზირება, მომხმარებელთა კვლევა, მონაცემთა დადასტურება და რისკის მენეჯმენტი. მაგალითად, Statsbot ჩვენგამოიყენეთ ნერვული ქსელები დროის სერიების პროგნოზირებისთვის, ანომალიების აღმოჩენისთვის მონაცემებში და ბუნებრივი ენის გაგებისთვის.
