Теорема о полноте первая

Многослойная нейронная сеть может быть формально определена как совокупность простых обрабатывающих элементов, называемых нейронами, организованных по слоям и объединенных однонаправленными связями, называемыми синапсами. Различают входной слой, на который поступает сигнал, выходной слой, формирующий отклик, и один или несколько промежуточных слоев, называемых скрытыми. Сеть принимает некоторый входной сигнал и пропускает его через себя с преобразованиями в каждом нейроне. Таким образом, в процессе прохождения сигнала по связям сети происходит его обработка, результатом которой является определенный выходной сигнал. В укрупненном виде МНС выполняет функциональное соответствие между входом и выходом. В ряде работ доказана теорема полноты для функций, вычисляемых нейронными сетями. Это означает, что с помощью МНС при некоторых требованиях к структурной сложности сети и характеристикам нейронов, можно сколь угодно точно приблизить любую непрерывную функцию многих переменных [29].  [c.156]


Принятие решений в многокритериальной среде - количественный подход (2002) -- [ c.137 ]