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回答
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我把你的任務作爲:觀察輸入輸出並學習一些能夠用新輸入進行變換的表示。
(一些)神經網絡可以學習近似功能(Universal approximation theorem )(也可能是其他的方法),但有一些很重要的一句話:
沒有假設你的函數(如平滑),就不可能做一個算法,實現你想做的事!沒有假設,有無限的近似函數,這些函數在你的例子中都是同樣好的,但在新數據上表現出任意的不同!
(我也忽略了特殊情況下,如:隨機數據或密碼隨機生成,其中該映射也無法得知(理論上前者;後者至少在實踐中)
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所以你是說我必須爲不同類型的功能創建不同的工具?(取決於它們的結構,輸入和輸出範圍) – thepowerlies
技術上我說:沒有任何算法可以對任何功能做這個 – sascha
那麼我應該從哪裏開始? – thepowerlies