Тэгэхээр тэд тасралттай функцийг дур мэдэн ойртуулж чадна. Жишээ нь, х=0-ийн хувьд 0 гэсэн хүнд талын функцийг sigmoid(lambdax)-ээр ойртуулж болох ба ламбда хязгааргүйд шилжих тусам ойртсон байдал сайжирна.
Мэдрэлийн сүлжээнүүд тасалдалтай функцүүдийг сурч чадах уу?
Гурван түвшний мэдрэлийн сүлжээ нь ямар ч тасархай олон хувьсагч функцийг төлөөлж болно. … Энэ нийтлэлд бид ийм мэдрэлийн сүлжээнүүд зөвхөн тасралтгүй функцүүд төдийгүй бүх тасалдсан функцуудыг хэрэгжүүлж болохыг баталж байна.
Мэдрэлийн сүлжээ ямар нэгэн функцийг ойролцоолж чадах уу?
Бүх нийтийн ойролцоолсон теоремд 1 далд давхарга бүхий мэдрэлийн сүлжээ нь тодорхой муж дахь оролтын тасралтгүй функцийг ойртуулж чадна гэж заасан. Хэрэв функц эргэлдэж эсвэл том зайтай байвал бид үүнийг ойролцоогоор тооцоолох боломжгүй болно.
Ямар мэдрэлийн сүлжээ нь ямар ч тасралтгүй функцийг ойролцоолуулж чадах вэ?
Дүгнэж хэлэхэд универсал байдлын теоремын илүү нарийвчлалтай мэдэгдэл бол нэг далд давхаргатай мэдрэлийн сүлжээнүүд нь ямар ч тасралтгүй функцийг хүссэн нарийвчлалд ойртуулахад ашиглаж болно.
Мэдрэлийн сүлжээ ямар ч асуудлыг шийдэж чадах уу?
Өнөөдөр мэдрэлийн сүлжээг бизнесийн олон асуудлыг шийдвэрлэхэд борлуулалтын таамаглал, хэрэглэгчийн судалгаа, өгөгдөл баталгаажуулалт, эрсдэлийн удирдлага зэрэгт ашиглаж байна. Жишээлбэл, Statsbot дээр бидмэдрэлийн сүлжээг цагийн цуваа таамаглал, өгөгдөл дэх гажиг илрүүлэх, байгалийн хэлээр ойлгоход хэрэглэнэ.
