Dicho esto, pueden aproximar arbitrariamente una función discontinua. Por ejemplo, la función heaviside, que es 0 para x=0, se puede aproximar mediante sigmoid(lambdax) y la aproximación mejora a medida que lambda tiende a infinito.
¿Pueden las redes neuronales aprender funciones discontinuas?
Una red neuronal de tres capas puede representar cualquier función multivariante discontinua. … En este documento demostramos que no solo las funciones continuas sino también todas las funciones discontinuas pueden implementarse mediante dichas redes neuronales.
¿Puede una red neuronal aproximar cualquier función?
El teorema de aproximación universal establece que una red neuronal con 1 capa oculta puede aproximar cualquier función continua para entradas dentro de un rango específico. Si la función s alta o tiene grandes espacios, no podremos aproximarla.
¿Qué red neuronal puede aproximar cualquier función continua?
Resumiendo, una declaración más precisa del teorema de universalidad es que las redes neuronales con una sola capa oculta se pueden usar para aproximar cualquier función continua a cualquier precisión deseada.
¿Pueden las redes neuronales resolver cualquier problema?
Hoy en día, las redes neuronales se utilizan para resolver muchos problemas comerciales como la previsión de ventas, la investigación de clientes, la validación de datos y la gestión de riesgos. Por ejemplo, en Statsbot nosotrosaplicar redes neuronales para predicciones de series temporales, detección de anomalías en los datos y comprensión del lenguaje natural.
