为什么说神经网络可以逼近任意函数

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作者
筋斗云
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神经网络可以逼近任意函数的原因主要有以下两点:

  1. 层数的增加:神经网络可以通过增加隐藏层数和神经元数量来增加网络的复杂度,从而提高网络对复杂函数的逼近能力。通过增加层数,网络可以学习到更高级别的特征表示,从而更好地逼近复杂函数。

  2. 非线性激活函数:神经网络中使用的非线性激活函数(如sigmoid、ReLU等)可以引入非线性变换,从而使网络具有更强的逼近能力。线性模型只能逼近线性函数,而非线性激活函数可以引入非线性变换,从而使神经网络可以逼近更加复杂的函数。

综上所述,神经网络可以通过增加层数和使用非线性激活函数来逼近任意函数,这使得它成为一种强大的函数逼近工具。同时,在实际应用中,通过合适的网络结构设计和训练方法,神经网络可以高效地逼近各种复杂函数。

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