Cybenko bebizonyította, hogy két rejtett réteggel bármilyen függvény leírható?
Itt olvastam a neurális hálók reprezentációs képességeiről: [link]
Idézem: "A neurális hálók függvényreprezentációs képességeit Cybenko vizsgálta (Cybenko, 1988; 1989), aki megmutatta, hogy két rejtett réteg elegendő tetszőleges függvény reprezentációjához, tetszőleges folytonos függvény reprezentációjához pedig elég egy réteg."
Ennek következménye, hogy két számsorozattal bármilyen (!) függvény közelíthető? Ugye a Taylor-sorhoz egy sorozat kell, de azzal tényleg csak folytonos függvények írhatóak le. Hogy lehetne általánosan leírni ezt a bármilyen függvényt?
Általában a Turing-géppel való azonosságát szokták belátni; vagy azt hogy az adott (matematikai) eszközben megvalósítható bármely Turing gép.
A Turing-gépről meg tudjuk, hogy minden kiszámítható(algoritmikusan megadható?) függvényt ki tud számolni. Lásd még: Church-Turing-tézis.
A témáról bővebben + Cybenko bizonyításának vázlata:
Kapcsolódó kérdések:
Minden jog fenntartva © 2024, www.gyakorikerdesek.hu
GYIK | Szabályzat | Jogi nyilatkozat | Adatvédelem | Cookie beállítások | WebMinute Kft. | Facebook | Kapcsolat: info(kukac)gyakorikerdesek.hu
Ha kifogással szeretne élni valamely tartalommal kapcsolatban, kérjük jelezze e-mailes elérhetőségünkön!