Dikatakan, mereka dapat mendekati fungsi diskontinu secara sewenang-wenang. Misalnya, fungsi heaviside, yaitu 0 untuk x=0 dapat didekati dengan sigmoid(lambdax) dan aproksimasi menjadi lebih baik saat lambda menuju tak terhingga.
Dapatkah jaringan saraf mempelajari fungsi terputus-putus?
Jaringan saraf tiga lapis dapat mewakili setiap fungsi multivariat yang terputus. … Dalam makalah ini kami membuktikan bahwa tidak hanya fungsi kontinu tetapi juga semua fungsi diskontinu dapat diimplementasikan oleh jaringan saraf tersebut.
Dapatkah jaringan saraf mendekati fungsi apa pun?
Teorema Pendekatan Universal menyatakan bahwa jaringan saraf dengan 1 lapisan tersembunyi dapat memperkirakan fungsi kontinu apa pun untuk input dalam rentang tertentu. Jika fungsi melompat-lompat atau memiliki celah yang besar, kami tidak akan dapat memperkirakannya.
Jaringan saraf mana yang dapat mendekati fungsi kontinu apa pun?
Simpulannya, pernyataan teorema universalitas yang lebih tepat adalah bahwa jaringan saraf dengan satu lapisan tersembunyi dapat digunakan untuk memperkirakan fungsi kontinu apa pun hingga presisi yang diinginkan.
Dapatkah jaringan saraf menyelesaikan masalah?
Saat ini, jaringan saraf tiruan digunakan untuk memecahkan banyak masalah bisnis seperti perkiraan penjualan, riset pelanggan, validasi data, dan manajemen risiko. Misalnya, di Statsbot kamimenerapkan jaringan saraf untuk prediksi deret waktu, deteksi anomali dalam data, dan pemahaman bahasa alami.
