Дорогие читатели, Нашему шестнадцатилетнему, волонтёрскому и некоммерческому проекту для создания новой, современной версии N-N-N.ru, очень нужно посоветоваться касательно платформы нашего сайта – SYMFONY & DRUPAL 8. Платформа не простая, но обещаем – мы не займём много времени, просто нужна консультационная поддержка квалифицированного разраба. Если вы можете помочь, то связаться с нами можно на страницах Facebook.com здесь и здесь.

Нейросети и глубокое обучение, глава 4: визуальное доказательство того, что нейросети способны вычислить любую функцию

В данной главе я даю простое и по большей части визуальное объяснение теоремы универсальности. Чтобы следить за материалом этой главы, не обязательно читать предыдущие. Он структурирован в виде самостоятельного эссе. Если у вас есть самое базовое представление о НС, вы должны суметь понять объяснения.

Один из наиболее потрясающих фактов, связанных с нейросетями, заключается в том, что они могут вычислить вообще любую функцию. То есть, допустим, некто даёт вам какую-то сложную и извилистую функцию f(x):

neyroset1.png

И вне зависимости от этой функции гарантированно существует такая нейросеть, что для любого входа x значение f(x) (или некая близкая к нему аппроксимация) будет являться выходом этой сети, то есть:

neyroset2.png

Это работает, даже если это функция многих переменных f=f(x1,…,xm), и со многими значениями. К примеру, вот сеть, вычисляющая функцию с m=3 входами и n=2 выходами:

neyroset3.png

Этот результат говорит о том, что у нейросетей есть определённая универсальность. Неважно, какую функцию мы хотим вычислить, мы знаем, что существует нейросеть, способная сделать это.

Подробнее
Пожалуйста, оцените статью:
Ваша оценка: None Средняя: 3.7 (3 votes)
Источник(и):

Хабр