Bununla birlikte, süreksiz bir işlevi keyfi bir şekilde yakınlaştırabilirler. Örneğin, x=0 için 0 olan ağır kenar işlevi, sigmoid(lambdax) ile tahmin edilebilir ve lambda sonsuza giderken yaklaşım daha iyi olur.
Sinir ağları süreksiz işlevleri öğrenebilir mi?
Üç katmanlı bir sinir ağı, herhangi bir süreksiz çok değişkenli işlevi temsil edebilir. … Bu yazıda, bu tür sinir ağları tarafından sadece sürekli fonksiyonların değil, tüm süreksiz fonksiyonların da uygulanabileceğini kanıtlıyoruz.
Bir sinir ağı herhangi bir fonksiyona yaklaşabilir mi?
Evrensel Yaklaşım Teoremi, 1 gizli katmana sahip bir sinir ağının belirli bir aralıktaki girişler için herhangi bir sürekli fonksiyona yaklaşabileceğini belirtir. İşlev atlarsa veya büyük boşluklara sahipse, onu yaklaşık olarak tahmin edemeyiz.
Hangi sinir ağı herhangi bir sürekli fonksiyona yaklaşabilir?
Özetlemek gerekirse, evrensellik teoreminin daha kesin bir ifadesi, tek bir gizli katmana sahip sinir ağlarının herhangi bir sürekli işlevi istenen herhangi bir hassasiyete yaklaştırmak için kullanılabileceğidir.
Sinir ağları herhangi bir sorunu çözebilir mi?
Bugün, sinir ağları satış tahmini, müşteri araştırması, veri doğrulama ve risk yönetimi gibi birçok iş sorununu çözmek için kullanılmaktadır. Örneğin, Statsbot'ta bizzaman serisi tahminleri, verilerde anormallik tespiti ve doğal dil anlayışı için sinir ağlarını uygulayın.
