神經網絡可以計算哪些函數

神經網絡可以計算什麼樣的函數? 答案是任何函數。本文將用圖像來證明神經網絡可以模擬任何的空間上的座標，而且網絡節點越多，精度越高。   一個輸入和一個輸出的普遍型： 對於f(x)=sigmoid(wx+b)來說，W越大，s形狀越陡，階躍發生在s=-b/w的位置，階躍的位置與w成反比，與b成正比 我們用一個參數s替換w和b來簡化神經元的描述難度 例如只觀察隱藏層上面這個神經元，當w=1000，b=-

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