I detta dokument behandlas approximationsbeteendet hos mjuk databehandlingsteknik. För det första, vi ger en undersökning av resultaten av universella approximation teorem som hittills uppnåtts i olika mjuka datorområden, främst i fuzzy kontroll och neurala nätverk. Vi påpekar att dessa tekniker har ett gemensamt approximativt beteende i den meningen att en godtycklig funktion av en viss uppsättning funktioner (vanligtvis uppsättningen av kontinuerlig funktion, C) kan approximeras med godtycklig noggrannhet ε på en kompakt domän. Nackdelen med dessa resultat är att man behöver ett obegränsat antal "byggstenar" (dvs. luddiga uppsättningar eller dolda neuroner) för att uppnå den föreskrivna ε noggrannheten. Om antalet byggstenar är begränsat, bevisas det för vissa suddiga system att den universella approximations egenskapen förloras, dessutom är uppsättningen av styrenheter med begränsat antal regler ingenstans tät i uppsättningen av kontinuerliga funktioner. Det är därför rimligt att göra en avvägning mellan exaktheten och antalet byggstenar genom att fastställa det funktionella förhållandet mellan dem. Vi undersöker detta ämne genom att visa de resultat som hittills uppnåtts och dess inneboende begränsningar. Vi påpekar att approximeringsgraden, eller konstruktiva bevis, endast kan ges om man känner till en viss egenskap av smidighet om den approximerade funktionen. Universal approximation utförs av fuzzy system och neurala nätverk. Kolmogorovs sats. Tillnärmning av mjuka datorteknikers beteende. Förlopp av dimensionalitet. Ingenstans täthet. Tillnärmningsfrekvens. Konstruktiva bevis.
I själva verket kräver det vanligtvis ett exponentiellt ökande antal neuroner för att uppnå en föreskriven noggrannhet REF.
A survey on universal approximation and its limits in soft computing techniques
{'venue': 'Int. J. Approx. Reasoning', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}