Мына, алар үзгүлтүксүз функцияны ыктыярдуу түрдө жакындата алышат. Мисалы, х=0 үчүн 0 болгон оор тараптын функциясын сигмоид(ламбдах) менен жакындатууга болот жана ламбда чексиздикке барган сайын жакындатуу жакшырат.
Нейрондук тармактар үзгүлтүксүз функцияларды үйрөнө алабы?
Үч катмарлуу нейрон тармагы ар кандай үзгүлтүктүү көп өзгөрмөлүү функцияны көрсөтө алат. … Бул макалада биз мындай нейрон тармактары тарабынан үзгүлтүксүз функцияларды гана эмес, бардык үзгүлтүксүз функцияларды да ишке ашыра аларын далилдейбиз.
Нейрондук тармак кандайдыр бир функцияны болжолдой алабы?
Универсалдуу жакындоо теоремасы 1 жашыруун катмары бар нейрондук тармак белгилүү бир диапазондогу киргизүүлөр үчүн каалаган үзгүлтүксүз функцияга жакын боло аларын айтат. Эгер функция секирип кетсе же чоң боштуктар болсо, аны болжолдой албайбыз.
Кайсы нейрон тармагы үзгүлтүксүз функцияны болжолдой алат?
Жыйынтыктап айтканда, универсалдуулук теоремасынын тагыраак айтканда, бир жашыруун катмары бар нейрон тармактары каалаган үзгүлтүксүз функцияны каалаган тактыкка жакындатуу үчүн колдонулушу мүмкүн.
Нейрондук тармактар кандайдыр бир маселени чече алабы?
Бүгүн нейрон тармактары көптөгөн бизнес көйгөйлөрүн чечүүдө сатууну болжолдоо, кардарларды изилдөө, маалыматтарды текшерүү жана тобокелдиктерди башкаруу үчүн колдонулат. Мисалы, Statsbotто бизубакыт серияларын болжолдоо, берилиштерде аномалияларды аныктоо жана табигый тилди түшүнүү үчүн нейрон тармактарын колдонуңуз.
