Այսպես ասվեց, նրանք կարող են մոտավորապես կամայականորեն մոտավորել ընդհատվող ֆունկցիան: Օրինակ, ծանրակշիռ ֆունկցիան, որը 0 է x=0-ի համար, կարող է մոտավորվել սիգմոիդով (lambdax), և մոտարկումն ավելի լավ է դառնում, երբ լամբդան գնում է դեպի անսահմանություն:
Կարո՞ղ են նեյրոնային ցանցերը սովորել ընդհատվող ֆունկցիաներ:
Եռաշերտ նեյրոնային ցանցը կարող է ներկայացնել ցանկացած ընդհատվող բազմաչափ ֆունկցիա: … Այս հոդվածում մենք ապացուցում ենք, որ ոչ միայն շարունակական ֆունկցիաները, այլև բոլոր ընդհատվող ֆունկցիաները կարող են իրականացվել նման նեյրոնային ցանցերի միջոցով:
Կարո՞ղ է նեյրոնային ցանցը մոտավորել որևէ ֆունկցիա:
Համընդհանուր մոտարկման թեորեմը նշում է, որ նյարդային ցանցը 1 թաքնված շերտով կարող է մոտավորել ցանկացած շարունակական ֆունկցիա որոշակի տիրույթում մուտքագրելու համար: Եթե ֆունկցիան ցատկում է շուրջը կամ ունի մեծ բացեր, մենք չենք կարողանա մոտավորել այն:
Ո՞ր նեյրոնային ցանցը կարող է մոտավորել ցանկացած շարունակական ֆունկցիա:
Ամփոփելով, ունիվերսալության թեորեմի ավելի ճշգրիտ պնդումն այն է, որ նյարդային ցանցերը մեկ թաքնված շերտով կարող են օգտագործվել ցանկացած շարունակական ֆունկցիա ցանկացած ցանկալի ճշգրտության մոտավորելու համար:
Կարո՞ղ են նեյրոնային ցանցերը լուծել որևէ խնդիր:
Այսօր նեյրոնային ցանցերն օգտագործվում են բիզնեսի բազմաթիվ խնդիրների լուծման համար, ինչպիսիք են վաճառքի կանխատեսումը, հաճախորդների հետազոտությունը, տվյալների վավերացումը և ռիսկերի կառավարումը: Օրինակ, Statsbot-ում մենքկիրառել նեյրոնային ցանցեր ժամանակային շարքերի կանխատեսումների, տվյալների մեջ անոմալիաների հայտնաբերման և բնական լեզվի ըմբռնման համար:
