Dennoch können sie eine unstetige Funktion beliebig genau approximieren. Beispielsweise kann die Heaviside-Funktion, die für x=0 0 ist, durch sigmoid(lambdax) angenähert werden, und die Annäherung wird besser, wenn Lambda gegen unendlich geht.
Können neuronale Netze diskontinuierliche Funktionen lernen?
Ein neuronales Netz mit drei Schichten kann jede diskontinuierliche multivariate Funktion darstellen. … In dieser Arbeit beweisen wir, dass nicht nur stetige Funktionen, sondern auch alle unstetigen Funktionen durch solche neuronalen Netze implementiert werden können.
Kann ein neuronales Netzwerk jede Funktion approximieren?
Das universelle Approximationstheorem besagt, dass ein neuronales Netzwerk mit einer verborgenen Schicht jede stetige Funktion für Eingaben innerhalb eines bestimmten Bereichs approximieren kann. Wenn die Funktion herumspringt oder große Lücken hat, können wir sie nicht approximieren.
Welches neuronale Netzwerk kann eine stetige Funktion approximieren?
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine genauere Aussage des Universalitätssatzes ist, dass neuronale Netze mit einer einzigen verborgenen Schicht verwendet werden können, um jede stetige Funktion mit jeder gewünschten Genauigkeit zu approximieren.
Können neuronale Netze jedes Problem lösen?
Neuronale Netze werden heute zur Lösung vieler geschäftlicher Probleme wie Verkaufsprognosen, Kundenforschung, Datenvalidierung und Risikomanagement eingesetzt. Zum Beispiel bei Statsbot weAnwendung neuronaler Netze für Zeitreihenvorhersagen, Anomalieerkennung in Daten und Verständnis natürlicher Sprache.
