Belə ki, onlar fasiləsiz funksiyanı ixtiyari yaxından təxmin edə bilərlər. Məsələn, x=0 üçün 0 olan ağır tərəf funksiyası sigmoid(lambdax) ilə yaxınlaşdırıla bilər və lambda sonsuzluğa getdikcə yaxınlaşma yaxşılaşır.
Neyron şəbəkələri fasiləsiz funksiyaları öyrənə bilərmi?
Üç qatlı neyron şəbəkə istənilən fasiləsiz çoxdəyişənli funksiyanı təmsil edə bilər. … Bu yazıda biz sübut edirik ki, təkcə davamlı funksiyalar deyil, həm də bütün fasiləsiz funksiyalar belə neyron şəbəkələr tərəfindən həyata keçirilə bilər.
Neyroşəbəkə hər hansı funksiyaya yaxınlaşa bilərmi?
Universal Təqdimetmə Teoremi bildirir ki, 1 gizli qatı olan neyron şəbəkəsi müəyyən diapazonda olan girişlər üçün istənilən davamlı funksiyanı təxmini edə bilər. Funksiya tullanırsa və ya böyük boşluqlar varsa, biz onu təxmini hesablaya bilməyəcəyik.
Hansı neyroşəbəkə hər hansı bir fasiləsiz funksiyaya yaxınlaşa bilər?
Xülasə edərək, universallıq teoreminin daha dəqiq ifadəsi budur ki, tək gizli qatlı neyron şəbəkələri istənilən fasiləsiz funksiyanı istənilən dəqiqliyə yaxınlaşdırmaq üçün istifadə edilə bilər.
Neyron şəbəkələr hər hansı problemi həll edə bilərmi?
Bu gün neyron şəbəkələri bir çox biznes problemlərinin həlli üçün istifadə olunur, məsələn, satış proqnozu, müştəri araşdırması, məlumatların yoxlanılması və risklərin idarə edilməsi. Məsələn, Statsbot-da bizzaman seriyası proqnozları, verilənlərdə anomaliyaların aşkarlanması və təbii dil anlayışı üçün neyron şəbəkələri tətbiq edin.
