近日，有朋友向我問(wèn)到關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么可以擬合任何函數(shù)及為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不是一個(gè)凸優(yōu)化問(wèn)題相關(guān)問(wèn)題，為此，小編特意針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么可以擬合任何函數(shù)及為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不是一個(gè)凸優(yōu)化問(wèn)題整理了一份相對(duì)詳細(xì)的內(nèi)容，以下是具體介紹。

一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么不可解釋

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么不行評(píng)釋?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種繁瑣的謀略系統(tǒng)，由大量的神經(jīng)元互相相連而成，其內(nèi)部布局特別繁瑣，導(dǎo)致其勞動(dòng)原理難以明白妥協(xié)釋。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不行評(píng)釋性首要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

起初，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的布局特別繁瑣。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常包涵多個(gè)隱蔽層，每個(gè)隱蔽層又包涵大量的神經(jīng)元，神經(jīng)元之間的相連干系特別繁瑣。這種繁瑣的布局使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部運(yùn)行歷程難以明白妥協(xié)釋，是以很難闡明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為何對(duì)某個(gè)輸入給出了特定的輸出。

次要，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)諸多。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)包含權(quán)重和偏置，這些參數(shù)的數(shù)目跟著網(wǎng)絡(luò)的范圍呈指數(shù)增加。在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歷程中，這些參數(shù)會(huì)憑據(jù)輸入數(shù)據(jù)絡(luò)續(xù)調(diào)整，使得最后的參數(shù)數(shù)值難以評(píng)釋。是以，縱然得出了一個(gè)較好的模子，也難以用簡(jiǎn)略的方法評(píng)釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是怎樣得出終于的。

另外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性特性也使其難以評(píng)釋。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)盛的非線性擬合本事，可以逼近任立意繁瑣的函數(shù)干系。然而，這也使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出終于難以以簡(jiǎn)略的數(shù)學(xué)表達(dá)式來(lái)評(píng)釋，是以增長(zhǎng)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不行評(píng)釋性的難度。

總而言之，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不行評(píng)釋性是由其繁瑣的布局，大量的參數(shù)以及非線性特性所決定的。固然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在種種任務(wù)中體現(xiàn)精彩，但其不行評(píng)釋性也給人們帶來(lái)了困擾。是以，怎樣提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可評(píng)釋性成為了目下鉆研的熱點(diǎn)之一。希望將來(lái)或許找到更好的辦法來(lái)評(píng)釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的勞動(dòng)原理，使其越發(fā)透明和可信。

二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么可以擬合任何函數(shù)?

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么可以擬合任何函數(shù)?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擬合本事一直是鉆研者們存眷的核心之一。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之以是或許擬合任何函數(shù)，是由于它具有強(qiáng)盛的非線性擬合本事。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性擬合本事首要表現(xiàn)在激活函數(shù)上，激活函數(shù)的引入使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有了非線性映射的本事，從而可以逼近任立意繁瑣的函數(shù)干系。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，經(jīng)過(guò)絡(luò)續(xù)地調(diào)整權(quán)重和偏置，可以使得網(wǎng)絡(luò)漸漸逼近目的函數(shù)，從而兌現(xiàn)對(duì)任立意函數(shù)的擬合。而深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的堆疊布局更是加強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)的擬合本事，經(jīng)過(guò)多層隱蔽層的結(jié)合，可以兌現(xiàn)關(guān)于越發(fā)繁瑣的函數(shù)干系的擬合。

另外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還具有分布式表示的特性，即同一個(gè)輸入可以經(jīng)過(guò)各異的路徑鼓吹到輸出層，這就使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以越發(fā)靈敏地進(jìn)修到輸入數(shù)據(jù)的特點(diǎn)表示，從而提升了擬合的精度和泛化本事。

總而言之，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以擬合任何函數(shù)是由于它具有強(qiáng)盛的非線性擬合本事，經(jīng)過(guò)絡(luò)續(xù)地調(diào)整參數(shù)和層級(jí)布局，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以兌現(xiàn)關(guān)于任立意繁瑣函數(shù)干系的逼近和擬合。

在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擬合本事不但表現(xiàn)在函數(shù)逼近上，還可以應(yīng)用于圖像處分、當(dāng)然說(shuō)話處分、舉薦系統(tǒng)等范疇，具有特別普遍的應(yīng)用前景。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擬合本事也是其成為現(xiàn)在機(jī)械進(jìn)修范疇備受矚目標(biāo)緊要原因之一。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擬合本事是深度進(jìn)修范疇的焦點(diǎn)問(wèn)題之一，經(jīng)過(guò)對(duì)其擬合本事的深入鉆研，可以更好地輿解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的勞動(dòng)原理和特性，為其在各個(gè)范疇的應(yīng)用提供越發(fā)可靠的表面撐持。

以上便是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么可以擬合任何函數(shù)的有關(guān)內(nèi)容，希望對(duì)大眾有所幫忙。

以上就是小編整理的關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么可以擬合任何函數(shù)以及為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不是一個(gè)凸優(yōu)化問(wèn)題的相關(guān)介紹，如果您對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么可以擬合任何函數(shù)以及為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不是一個(gè)凸優(yōu)化問(wèn)題感興趣，可關(guān)注本站后續(xù)更新內(nèi)容。