Tashmë, ata mund të të përafrojnë një funksion të ndërprerë në mënyrë arbitrare. Për shembull, funksioni heaviside, i cili është 0 për x=0, mund të përafrohet me sigmoid(lambdax) dhe përafrimi bëhet më i mirë kur lambda shkon në pafundësi.
A mund të mësojnë rrjetet nervore funksione të ndërprera?
Një rrjet nervor me tre shtresa mund të përfaqësojë çdo funksion të ndërprerë me shumë variacione. … Në këtë punim ne vërtetojmë se jo vetëm funksionet e vazhdueshme, por edhe të gjitha funksionet e ndërprera mund të zbatohen nga rrjete të tilla nervore.
A mundet një rrjet nervor të përafrojë ndonjë funksion?
Teorema e Përafrimit Universal thotë se një rrjet nervor me 1 shtresë të fshehur mund të përafrojë çdo funksion të vazhdueshëm për hyrje brenda një diapazoni specifik. Nëse funksioni kërcen përreth ose ka boshllëqe të mëdha, nuk do të jemi në gjendje ta përafrojmë atë.
Cili rrjet nervor mund të përafrojë çdo funksion të vazhdueshëm?
Si përmbledhur, një pohim më i saktë i teoremës së universalitetit është se rrjetet nervore me një shtresë të vetme të fshehur mund të përdoren për të përafruar çdo funksion të vazhdueshëm me çdo saktësi të dëshiruar.
A mund të zgjidhin rrjetet nervore ndonjë problem?
Sot, rrjetet nervore përdoren për zgjidhjen e shumë problemeve të biznesit të tilla si parashikimi i shitjeve, kërkimi i klientit, vërtetimi i të dhënave dhe menaxhimi i rrezikut. Për shembull, në Statsbot neaplikoni rrjetet nervore për parashikimet e serive kohore, zbulimin e anomalive në të dhëna dhe kuptimin e gjuhës natyrore.
