为什么神经网络能以任意精度拟合任意复杂度的函数 (神经网络为什么可以拟合任何函数)
为什么神经网络能以任意精度拟合任意复杂度的函数 (神经网络为什么可以拟合任何函数)
1、Universal approximation theorem (Hornik et al.， 1989；Cybenko， 1989) 定理表明：前馈神经网络，只需具备单层隐含层和有限个神经单元，就能以任意精度拟合任意复杂度的函数。这是个已经被证明的定理。
1、用BP神经网络可以拟合曲线的。下图就是用sim( )函数对BP网络进行仿真。
2、Universal approximation theorem (Hornik et al.， 1989；Cybenko， 1989) 定理表明：前馈神经网络，只需具备单层隐含层和有限个神经单元，就能以任意精度拟合任意复杂度的函数。这是个已经被证明的定理。
3、隐层数一般认为，增加隐层数可以降低网络误差（也有文献认为不一定能有效降低），提高精度，但也使网络复杂化，从而增加了网络的训练时间和出现“过拟合”的倾向。
4、我是做这个方向的，神经网络拟合出的曲线是没有相应的函数的，他是根据许多的权重值，阀值和偏置值的训练确定的曲线。还有什么相关问题可以问我，我的QQ378257104。
5、所以结果也会有区别的。在表达拟合函数的时候，我们只要要列出它的参数取值及拟合模型即可，例如BP中的losig模型，隐层神经元个数，下降速率采用的方法traindx，学习速率0.05，训练最小误差0.001等等。
6、这个是做不到的。神经网络的非线性函数拟合是指非线性映射，并非对具体数学表达式进行求解。这也是神经网络的特点，即不需要精确的数学表达式，即可实现许多功能。非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。
HRBP就是人力资源服务经理。主要工作内容是负责公司的人力资源管理政策体系、制度规范在各业务单元的推行落实，协助业务单元完善人力资源管理工作，并发展业务单元各级干部的人力资源管理能力。
）任何的布尔函数都可以由两层单元的网络准确表示，但是所需的隐藏层神经元的数量随网络输入数量呈指数级增长；2）任意连续函数都可由一个两层的网络以任意精度逼近。
年，Robert Hecht Nielsno证明了对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用一个隐层的BP网络来逼近，因而一个三层的BP网络可以完成任意的n维到m维的映射。
由于这样的不同，要实现同样的功能，RBF需要更多的神经元，这就是rbf网络不能取代标准前向型网络的原因。但是RBF的训练时间更短。它对函数的逼近是最优的，可以以任意精度逼近任意连续函数。
BP 神经网络算法在理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。
尤其是基于误差反向传播(Error Back Propagation)算法的多层前馈网络(Multiple-Layer Feedforward Network)(简称BP 网络)，可以以任意精度逼近任意的连续函数，所以广泛应用于非线性建模、函数逼近、模式分类等方面。
