Bir sinir ağı

Ünlü Tensorflow Fizz Buzz şakası ve XOr probleminin ruhuna göre, $y = x^2$ işlevini uygulayan bir sinir ağı tasarlamak mümkün mü?

Bir sayının bazı temsili verildiğinde (örn. İkili biçimde bir vektör olarak, bu sayı 5olarak temsil edilir [1,0,1,0,0,0,0,...]), sinir ağı bu durumda karesini - 25 döndürmeyi öğrenmelidir.

Ben uygulamak olsaydı $y=x^2$ , muhtemelen uygulamak $y=x^3$ x genellikle herhangi polinom, sonra yaklaşık olarak verebilir Taylor serisi ile $y=\sin(x)$ Fizz Buzz problemi çözecek, - bir sinir ağı bölünmenin kalanını bulabilir.

Açıkçası, NN'lerin sadece doğrusal kısmı bu görevi yerine getiremez, bu nedenle çarpma işlemini yapabilseydik, aktivasyon fonksiyonu sayesinde olur.

Konu hakkında herhangi bir fikir veya okuma önerebilir misiniz?

Yapay sinir ağları, evrensel işlev yaklaşım teoremini temel alan evrensel işlev yaklaşımı olarak da adlandırılır . Şu hususları belirtmektedir:

Yapay sinir ağlarının matematiksel teorisinde, evrensel yaklaşım teoremi, sınırlı sayıda nöron içeren tek bir gizli katmana sahip bir ileri beslemeli ağın, aktivasyon fonksiyonu üzerindeki hafif varsayımlar altında, Rn'nin kompakt alt kümelerindeki sürekli fonksiyonlara yaklaşık olarak yaklaşabileceğini belirtir.

$y = x^2$

Burada bir not defteri örneği ile mükemmel bir ders bulabilirsiniz .

Ayrıca, böyle bir yetenek nedeniyle YSA, örneğin bir görüntü ve etiketleri arasındaki karmaşık ilişkileri eşleyebilir.

$f(x)=x^2$$\mathbb{R}^n$

$\mathbb{R}^n$$\mathbb{R}^n$$x$$f(x)=x^2$$\mathbb{R}$$f(x)=x^2$$x\in \mathbb{R}$

$\sin(x)$$x=0$$x\to 10000$