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为什么神经网络能以任意精度拟合任意复杂度的函数?
Universal ***roximation theorem （Hornik et al.神经网络为什么可以拟合任何函数， 1989神经网络为什么可以拟合任何函数；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神经网络为什么可以拟合任何函数的函数。这是个已经被证明的定理。
Universal ***roximation 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。
这是正确的。根据universal ***roximate theorem， 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。单隐含层和输入输出层，一共也就是最典型的三层bp网络。
形象的解释神经网络激活函数的作用是什么?
1、引入非线性神经网络为什么可以拟合任何函数：神经网络中的激活函数可以将输入映射到非线性空间，从而实现更复杂的函数逼近，提高神经网络的表达能力。
2、这里首先引出结论： 激活函数是来向神经网络中引入非线性因素的，通过激活函数，神经网络就可以拟合各种曲线。 这里举一个例子来说明：***如神经网络为什么可以拟合任何函数我的任务是：将下面的这幅图中的三角形和圆形分开，也就是一个典型的二分类问题。
3、激活函数是为了解决对隐藏变量使用按元素运算的非线性函数进行变换，然后再作为下一个全连接层的输入。单层感知机只能表示线性空间，不能线性划分。激活函数是连接感知机和神经网络的桥梁。
4、不同的激活函数是用来实现不同的信息处理能力，神经元的变换函数反映了神经元输出与其激活状态之间的关系。
5、增加网络的非线性能力，从而拟合更多的非线性过程。ReLU在一定程度上能够防止梯度消失，但防止梯度消失不是用它的主要原因，主要原因是求导数简单。
我想问一下什么是神经网络
1、神经网络（neural network）是一种模拟人脑神经思维方式的数据模型，神经网络有多种，包括BP神经网络、卷积神经网络，多层感知器MLP等，最为经典为神经网络为多层感知器MLP（Multi-Layer Perception），SPSSAU默认使用该模型。
2、组成神经系统的神经元彼此以突起（树突和轴突）相互联系形成的联络网。又称神经回路、神经元回路。通过神经网络可以将来自体内外的各种感觉信息进行加工，并控制和调节机体的各种活动。
3、“神经网络”这个词实际是来自于生物学，而我们所指的神经网络正确的名称应该是“人工神经网络（ANNs）”。在本文，我会同时使用这两个互换的术语。
4、神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型，它通过模拟神经元之间的权重连接和激活函数来实现学习和推理过程。神经网络详细介绍：神经网络由多个神经元组成，每个神经元都有一个权重，用于将输入信号转换为输出信号。
5、大***是神经网络研究进入第二阶段的标志。对于最简单的没有中间层的感知机，ROSenblatt证明了一种学习算法的收敛性，这种学习算法通过迭代地改变连接权来使网络执行预期的计算。
6、输入信号乘上的系数，我们也叫「权重」，就是网络的参数，玩神经网路就是调整权重，让它做你想让它做的事。
BP神经网络可以用于拟合函数吗
1、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。
2、可以看到，里面使用了feedforwardnet（）函数，这是建立BP神经网络的新函数，用以替代newff（）函数。
3、Warning： PREMNMX is an obsolete function.Warning： NEWFF used in an obsolete way.PREMNMX和NEWFF在高版本中，这两个函数已经被取代或者调用格式发生了变化。另外，相同的设置，每次运行的结果也会不同。
4、相似归类。例如认定A是个好人，A其具有那些特点，B如果具有这些特点，B就是好人。
5、newff函数出错，但是该函数的用法没错。你说你换了电脑，可能你现在用的电脑上的matlab版本太老，没有神经网络工具箱。安装高版本Matlab应该就能解决。
