ومع ذلك ، يمكنهمتقريب وظيفة غير مستمرة بشكل تعسفي. على سبيل المثال ، يمكن تقريب دالة heaviside ، وهي 0 لـ x=0 بواسطة السيني (lambdax) ويتحسن التقريب مع انتقال لامدا إلى ما لا نهاية.
هل تستطيع الشبكات العصبية تعلم الوظائف غير المستمرة؟
يمكن أن تمثل الشبكة العصبية المكونة من ثلاث طبقاتأي وظيفة متقطعةمتعددة المتغيرات. … في هذا البحث أثبتنا أنه ليس فقط الوظائف المستمرة ولكن أيضًا جميع الوظائف غير المستمرة يمكن تنفيذها بواسطة هذه الشبكات العصبية.
هل يمكن للشبكة العصبية تقريب أي وظيفة؟
تنص نظرية التقريب العالمية على أن الشبكة العصبيةذات الطبقة المخفية الواحدة يمكنها تقريب أي وظيفة مستمرة للمدخلات ضمن نطاق معين. إذا قفزت الوظيفة أو كانت بها فجوات كبيرة ، فلن نتمكن من تقريبها.
أي شبكة عصبية يمكنها تقريب أي وظيفة مستمرة؟
تلخيصًا ، بيان أكثر دقة لنظرية العالمية هو أنه يمكن استخدامالشبكات العصبية بطبقة واحدة مخفيةلتقريب أي وظيفة مستمرة إلى أي دقة مطلوبة.
هل تستطيع الشبكات العصبية حل أي مشكلة؟
اليوم ، تُستخدم الشبكات العصبيةلحل العديد من مشاكل الأعمالمثل التنبؤ بالمبيعات ، وأبحاث العملاء ، والتحقق من صحة البيانات ، وإدارة المخاطر. على سبيل المثال ، في Statsbot نحنتطبيق الشبكات العصبية لتنبؤات السلاسل الزمنية ، واكتشاف الشذوذ في البيانات ، وفهم اللغة الطبيعية.
