Didaktische Demo · Deep Learning

Das universelle Approximationstheorem

Ein neuronales Netz mit nur einer versteckten Schicht kann jede stetige Funktion beliebig genau annähern — wenn es genügend Neuronen hat. Hier kannst du dabei zusehen.

Experiment steuern
Epoche
0
Fehler (MSE)
Architektur des Netzwerks
Zielfunktion vs. Netz-Ausgabe
Zufällige Zielfunktion f(x) Netz-Ausgabe ŷ(x)
Experimentieridee: Starte mit 2–3 Neuronen und beobachte, wie das Netz die Funktion nur grob trifft. Erhöhe dann schrittweise die Neuronenzahl (Netz wird dabei neu initialisiert) — die Approximation wird beliebig gut. Genau das besagt das Theorem.