神经网络普遍逼近定理的可视化证明(Matlab代码实现)

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神经网络普遍逼近定理的可视化证明(Matlab代码实现)

2023-04-05 21:38| 来源: 网络整理| 查看: 265

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博主优势: 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。r/>⛳️座右铭:行百里者,半于九十。

1 概述

本代码探索了普遍逼近定理,该定理指出,单层“人工神经元”可以用来逼近任何函数,具有任意小的逼近误差。这个项目通过视觉辅助工具提供了定理的直观证明。该项目允许用户改变不同的网络参数,以近似任意函数f(x)。​

2 运行结果

主函数部分代码:

function [varargout] = requiredToolboxes(mfiles, levels)

function [varargout] = requiredToolboxes(mfiles, levels)​if nargin < 1 mfiles = 'imshow.m';endif nargin < 2 levels = 3;end​% Get the first level of files[files builtins classes] = depfun(mfiles,'-toponly','-quiet');% Initial list of all required filesreqFiles = union(files, classes);for i = 2:levels [files builtins classes] = depfun(files,'-toponly','-quiet'); % Update the list of all required files reqFiles = union(reqFiles,union(files, classes));end​% Parse the list of required files to determine what toolboxes they are fromreqToolboxFolders = {};for i = 1:length(reqFiles) remain = reqFiles{i};​ toolbox = ''; while true [str, remain] = strtok(remain, filesep); if isempty(str), break; end if strcmpi(str,'toolbox') toolbox = strtok(remain, filesep); break; end end if ~isempty(toolbox) reqToolboxFolders = union(reqToolboxFolders,toolbox); endend​baseMATLABFolders = {'matlab','shared','local'};reqAddonToolboxes = setdiff(reqToolboxFolders,baseMATLABFolders);​if nargout == 0 if ~isempty(reqAddonToolboxes) disp('Required toolboxes:') cellfun(@disp,reqAddonToolboxes) else disp('Only base MATLAB is required') endelse if nargout >= 1 varargout{1} = reqAddonToolboxes; end if nargout >= 2 varargout{2} = reqFiles; endend

3 参考文献 部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

[1]南东. RBF和MLP神经网络逼近能力的几个结果[D].大连理工大学,2007.

4 Matlab代码实现



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