普遍性定理
普遍性定理とは、十分な数のニューロンを持つ単純なニューラルネットワークであっても、適切なパラメータを設定すれば任意の連続関数を高精度に近似できるという数学的な定理です。ディープラーニングが複雑なパターンを学習できる理論的根拠となっています。
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普遍性定理とは、十分な数のニューロンを持つ単純なニューラルネットワークであっても、適切なパラメータを設定すれば任意の連続関数を高精度に近似できるという数学的な定理です。ディープラーニングが複雑なパターンを学習できる理論的根拠となっています。