Cela dit, ils peuvent approximer arbitrairement une fonction discontinue. Par exemple, la fonction heaviside, qui vaut 0 pour x=0, peut être approchée par sigmoid(lambdax) et l'approximation s'améliore à mesure que lambda tend vers l'infini.
Les réseaux de neurones peuvent-ils apprendre des fonctions discontinues ?
Un réseau de neurones à trois couches peut représenter n'importe quelle fonction multivariée discontinue. … Dans cet article, nous prouvons que non seulement les fonctions continues, mais aussi toutes les fonctions discontinues peuvent être implémentées par de tels réseaux de neurones.
Un réseau de neurones peut-il se rapprocher de n'importe quelle fonction ?
Le théorème d'approximation universelle stipule qu'un réseau de neurones avec 1 couche cachée peut approximer n'importe quelle fonction continue pour les entrées dans une plage spécifique. Si la fonction saute ou a de grands écarts, nous ne pourrons pas l'approximer.
Quel réseau de neurones peut approximer une fonction continue ?
En résumé, un énoncé plus précis du théorème d'universalité est que les réseaux de neurones avec une seule couche cachée peuvent être utilisés pour approximer n'importe quelle fonction continue avec n'importe quelle précision souhaitée.
Les réseaux de neurones peuvent-ils résoudre n'importe quel problème ?
Aujourd'hui, les réseaux de neurones sont utilisés pour résoudre de nombreux problèmes commerciaux tels que la prévision des ventes, la recherche de clients, la validation des données et la gestion des risques. Par exemple, chez Statsbot, nousappliquer des réseaux de neurones pour les prédictions de séries chronologiques, la détection d'anomalies dans les données et la compréhension du langage naturel.
