Dito isso, eles podem aproximar uma função descontínua arbitrariamente. Por exemplo, a função heaviside, que é 0 para x=0, pode ser aproximada por sigmoid(lambdax) e a aproximação fica melhor à medida que lambda vai para o infinito.
As redes neurais podem aprender funções descontínuas?
Uma rede neural de três camadas pode representar qualquer função multivariada descontínua. … Neste artigo provamos que não apenas funções contínuas, mas também todas as funções descontínuas podem ser implementadas por tais redes neurais.
Uma rede neural pode aproximar qualquer função?
O Teorema da Aproximação Universal afirma que uma rede neural com 1 camada oculta pode aproximar qualquer função contínua para entradas dentro de um intervalo específico. Se a função pular ou tiver grandes lacunas, não poderemos aproximá-la.
Qual rede neural pode aproximar qualquer função contínua?
Resumindo, uma afirmação mais precisa do teorema da universalidade é que redes neurais com uma única camada oculta podem ser usadas para aproximar qualquer função contínua com qualquer precisão desejada.
As redes neurais podem resolver algum problema?
Hoje, as redes neurais são usadas para resolver muitos problemas de negócios como previsão de vendas, pesquisa de clientes, validação de dados e gerenciamento de riscos. Por exemplo, na Statsbot nósaplique redes neurais para previsões de séries temporais, detecção de anomalias em dados e compreensão de linguagem natural.
