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그냥 입력, 출력과 함께 신경망을 사용하여 함수를 (cos, sin, arc, exp 등의 x, y 평면에있는 선과는 다르지만 여전히 근사 할 수 있습니까? 숨겨진 뉴런의 단일 레이어?신경망 : 함수를 맞추기
A
답변
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예, 가능합니다. 사실 그것은 Universal Approximation Theory가 말하고있는 것입니다. 단 하나의 숨겨진 레이어가있는 피드 포워드 네트워크는 모든 연속 함수를 근사 할 수 있습니다. 그러나이 계층의 뉴런 수 (매우 높음)와 알고리즘의 가중치를 최적화 할 수있는 능력에 대해서는 언급하지 않았습니다. 그것이 말하는 것은 그러한 네트워크가 존재한다는 것이다. 여기
는 증명 시그 모이 드 활성화 기능을 사용 Cybenko에 의해 해당 출판물에 대한 링크입니다 : http://mcneela.github.io/machine_learning/2017/03/21/Universal-Approximation-Theorem.html : 여기 http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.441.7873&rep=rep1&type=pdf그리고 더 친화적 인 유도는