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Reti neurali come approssimatori universali

Analisi, geometria, algebra, topologia...

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[1] Reti neurali come approssimatori universali

Messaggioda Foto UtenteIanero » 28 giu 2022, 22:24

Sarei curioso di leggere la dimostrazione di questa affermazione:

A two-layer network with linear outputs can uniformly approximate any continuous function on a compact input domain to arbitrary accuracy, provided the network has a sufficiently large number of hidden units.

fatta dal libro di Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning.

Qualcuno ha qualche link, per favore?
:shock:
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[2] Re: Reti neurali come approssimatori universali

Messaggioda Foto Utenterugweri » 29 giu 2022, 0:29

Il risultato che ti interessa è stato discusso in un articolo del 1989 che è liberamente reperibile online :ok:
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[3] Re: Reti neurali come approssimatori universali

Messaggioda Foto Utentedjnz » 29 giu 2022, 6:41

Ianero ha scritto:A two-layer network with linear outputs


Forse era NON linear?
Una domanda ben posta è già mezza risposta.
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[4] Re: Reti neurali come approssimatori universali

Messaggioda Foto UtenteIanero » 29 giu 2022, 13:13

Grazie Walter, leggerò, e sicuramente tornerò con tante cose che non capirò :-)

Comunque era effettivamente “linear”.
:shock:
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[5] Re: Reti neurali come approssimatori universali

Messaggioda Foto Utentedjnz » 29 giu 2022, 17:17

Ianero ha scritto:Comunque era effettivamente “linear”.

Mah, magari intende cose diverse, una rete di neuroni con uscite(?) lineari produce solo una retta, o un piano o iperpiano piatti. Non vorrei distinguesse tra uscita(?) e funzione di trasferimento (non lineare) del singolo neurone...
Una domanda ben posta è già mezza risposta.
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[6] Re: Reti neurali come approssimatori universali

Messaggioda Foto UtenteIanero » 29 giu 2022, 22:05

“Linear” vale solo per i neuroni di uscita, non per quelli interni.
:shock:
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[7] Re: Reti neurali come approssimatori universali

Messaggioda Foto Utentedjnz » 29 giu 2022, 22:07

Ah, ok, ci devo pensare, grazie ;-)
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