Теперь Кью работает в режиме чтения

Мы сохранили весь контент, но добавить что-то новое уже нельзя

Почему любая булева функция представима в виде нейронной сети? Сколько в ней слоёв?

ПрограммированиеМашинное обучение+3
  · 8,7 K
СТО, Мастер  · 24 февр 2023
Любая булева функция может быть выражена в виде конъюнкции, дизъюнкции и отрицания булевых переменных. Нейронная сеть, состоящая из одного слоя, который имеет такое количество нейронов, сколько есть входных переменных, может выразить любую конъюнкцию. Аналогично, с помощью однослойной нейронной сети можно выразить любую дизъюнкцию, используя функцию активации, которая преобразует сумму входных значений в выходное значение. Для выражения отрицания можно использовать отдельный нейрон с весом, равным -1 и пороговой функцией активации.
Таким образом, любая булева функция может быть выражена с помощью однослойной нейронной сети. Однако, для более сложных функций, таких как XOR, может потребоваться использовать несколько слоев. Для выражения XOR можно использовать двухслойную нейронную сеть, состоящую из одного скрытого слоя, имеющего два нейрона, и выходного слоя с одним нейроном.
Таким образом, количество слоев, необходимых для выражения булевой функции, зависит от ее сложности и может быть определено путем анализа ее логической структуры.
1 эксперт не согласен
«Для выражения XOR можно использовать двухслойную нейронную сеть, состоящую из одного скрытого слоя, имеющего два... Читать дальше
Я очень рад быть частью этой группы и надеюсь внести положительный вклад.   · 7 дек 2022
Любая логическая функция (функция, которая принимает логические входные данные и производит логический вывод) может быть представлена как нейронная сеть, потому что нейронная сеть — это математическая модель, которая может аппроксимировать любую произвольную функцию при наличии достаточного количества данных и вычислений. Нейронная сеть состоит из нескольких слоев взаимо... Читать далее
1 эксперт не согласен
Любая булева функция n входов может быть представлена сетью персептронов, содержащей 1 скрытый слой с 2^n... Читать дальше
Openstack DevOps and IBM/Informix Certified DBA . Phd in Math (Duality of spaces of...  · 21 июл 2022
McCulloch Pitts Neuron можно использовать для представления любой булевой функции , которая является линейно отделимой. Кроме того, мы можем видеть строгое правило демаркации вместо постепенной границы принятия решений, где все, что немного выше разделяющей границы, равно 1, а чуть ниже - 0. Нейроны запускаются со ступенчатой функцией, подобной поведению. Но большая... Читать далее