למרות זאת, הם יכולים להתייחס לפונקציה לא רציפה באופן שרירותי מקרוב. לדוגמה, ניתן להעריך את פונקציית heaviside, שהיא 0 עבור x=0 על ידי sigmoid(lambdax) והקירוב משתפר ככל שהלמבדה מגיעה לאינסוף.
האם רשתות עצביות יכולות ללמוד פונקציות לא רציפות?
רשת עצבית תלת-שכבתית יכולה לייצג כל פונקציה בלתי רציפה רב-משתנית. … במאמר זה אנו מוכיחים שלא רק פונקציות רציפות, אלא גם כל הפונקציות הלא רציפות יכולות להיות מיושמות על ידי רשתות עצביות כאלה.
האם רשת עצבית יכולה להעריך פונקציה כלשהי?
משפט הקירוב האוניברסלי קובע שרשת עם שכבה נסתרת אחת יכולה להעריך כל פונקציה רציפה עבור קלט בטווח ספציפי. אם הפונקציה קופצת מסביב או בעלת פערים גדולים, לא נוכל להעריך אותה.
איזו רשת עצבית יכולה להעריך כל פונקציה רציפה?
לסיכום, הצהרה מדויקת יותר של משפט האוניברסליות היא ש-רשתות עצביות עם שכבה נסתרת אחת יכולות לשמש לקירוב כל פונקציה רציפה לכל דיוק רצוי.
האם רשתות עצביות יכולות לפתור כל בעיה?
כיום, רשתות עצביות משמשות לפתרון בעיות עסקיות רבות כגון תחזית מכירות, מחקר לקוחות, אימות נתונים וניהול סיכונים. לדוגמה, ב-Statsbot weלהחיל רשתות עצביות לחיזוי סדרות זמן, זיהוי אנומליות בנתונים והבנת שפה טבעית.
