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神经网络:为何能够拟合万物
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描述:本视频讲解神经网络的工作原理,以及解释它们的有用性。我的Twitter:https://twitter.com/max_romana源神经网络游戏场:https://playground.tensorflow.org/通用函数逼近:证明:https://cognitivemedium.com/magic_paper/assets/Hornik.pdf覆盖ReLUs:https://proceedings.neurips.cc/paper/2017/hash/32cbf687880eb1674a07bf717761dd3a-Abstract.html覆盖不连续函数:https://arxiv.org/pdf/2012.03016.pdf图灵完备性:无限大小的网络是图灵完备的:神经可计算性I&II(不幸的是在付费墙后面,但在以下论文中被引用)RNNs是图灵完备的:https://binds.cs.umass.edu/papers/1992_Siegelmann_COLT.pdf转换器是图灵完备的:https://arxiv.org/abs/2103.05247更多反向传播的信息:https://www.youtube.com/watch?v=Ilg3gGewQ5U更多曼德博集的信息:https://www.youtube.com/watch?v=NGMRB4O922I其他来源:通用函数逼近证明的详细解释:https://www.youtube.com/watch?v=Ijqkc7OLenI码隆里源码参数的获取:https://towardsdatascience.com/can-neural-networks-really-learn-any-function-65e106617fc6评论者:Andrew Carr https://twitter.com/andrew_n_carrConnor Christopherson时间戳(0:00)介绍(0:27)函数(2:31)神经元(4:25)激活函数(6:36)神经网络可以学习任何东西(8:31)神经网络不能学习任何东西(9:35)......但是它们可以学到很多音乐https://www.youtube.com/watch?v=SmkUY_B9fGg
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