Нейромережеві інтерпретації теореми суперпозиції Колмогорова та її модифікацій

Abstract

Розглянуто структури штучних нейронних мереж з фіксованою кількістю нейронів у внутрішніх шарах для зображення функцій кількох змінних на основі теореми суперпозиції Колмогорова та її модифікацій з обчислюваними функціями активації. Наведений алгоритм та приклад обчислення однієї з функцій активації нейрона.The structures of artificial neural networks with the fixed number of neurons in hidden layers for representation of functions of several variables on the basis of Kolmogorov’s superposition theorem and its modifications with the computable activation functions are considered. The algorithm and example of calculation of one of activation functions of neuron are represented.