Войти в систему

Home
    - Создать дневник
    - Написать в дневник
       - Подробный режим

LJ.Rossia.org
    - Новости сайта
    - Общие настройки
    - Sitemap
    - Оплата
    - ljr-fif

Редактировать...
    - Настройки
    - Список друзей
    - Дневник
    - Картинки
    - Пароль
    - Вид дневника

Сообщества

Настроить S2

Помощь
    - Забыли пароль?
    - FAQ
    - Тех. поддержка



Пишет Misha Verbitsky ([info]tiphareth)
@ 2019-03-11 10:13:00


Previous Entry  Add to memories!  Tell a Friend!  Next Entry
Настроение: sick
Музыка:16 Horsepower, Secret South (full album) 2000

для связи - март 2019
Архивы:
[ 2018-2019 | 2017-2018 | 2014-2017 | 2013 | 2012 | 2011 | 2007-2010 | 2006 ]



(Читать комментарии) - (Добавить комментарий)


[info]oort
2019-05-18 07:02 (ссылка)
ну может что-то и можно сделать, только придется допускать еще деревья в качестве областей значений, функции портятся когда арнольд вкладывает деревья множеств уровней в R^3, насколько я понимаю.

каждой функции на n-кубе можно поставить в соотвествие дерево компонент связности множеств уровня (с метрикой хаусдорфа). функция через это дерево естественно пропускается (отображение из куба в дерево будем обозначать t).

есть лемма Колмогорова об универсальных деревьях:
для любой размерности n есть фиксированные деревья T_1, T_2, ... T_n+1 и функции t_1,...T_n+1 из I^n в T_i
такие что любая непрерывная функция f: I_n -> I
выражается как сумма f=g_1+...+g_n+1
где g_i это какая-то функция, у которой дерево компонент множеств уровня T_i а функции t равны t_i.
То есть есть набор n+1 универсальной функции из I^n в универсальные деревья T_i, такой что любая непрерывная функция получается как сумма функций на этих деревьях.

о деревьях компонент уровня действительных аналитических функций или хотя бы полиномов наука наверное знает. никакой структуры кроме метрики на деревьях, похоже нет, но можно было бы спросить есть ли T_i и t_i, такие что любая аналитическая функция раскладывается в сумму "аналитических функций" g_i на T_i

непонятно только что это может дать, потому что на практике нужно все в приближенном смысле, а в приближенном смысле это все почти тривиально верно (любая непостоянная активационная функция и два слоя нейронной сети могут апроксимировать любую функцию)

(Ответить) (Уровень выше)


(Читать комментарии) -