「神經網絡為什么可以擬合任何函數」為什么用神經網絡
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人工神經網絡具有自學習、自組織、自適應以及很強的非線性函數逼近能力...
人工神經網絡就像一個黑盒子，用于模擬任意函數。根據一定的訓練樣本（即所需模擬函數已知的輸入和輸出關系）神經網絡可以改變其內部結構使其模型特性逼近訓練樣本。即所謂的自學習，自組織和自適應。
人工神經網絡(ArtificialNeuralNetwork)：用數學模型模擬神經元活動的人工神經網絡(ANN)，是一種基于模擬大腦神經網絡結構和功能的信息處理系統。
（3）非常定性：人工神經網絡具有自適應、自組織和自學習的能力。神經網絡處理的信息不僅會發生變化，而且非線性動態系統本身也在發生變化。迭代過程通常用來描述動態系統的演化。
（3）非常定性 人工神經網絡具有自適應、自組織、自學習能力。神經網絡不但處理的信息可以有各種變化，而且在處理信息的同時，非線性動力系統本身也在不斷變化。經常采用迭代過程描寫動力系統的演化過程。
BP(Back Propagation)算法又稱為誤差 反向傳播算法，是人工神經網絡中的一種監督式的學習算法。BP 神經網絡算法在理 論上可以逼近任意函數，基本的結構由非線性變化單元組成，具有很強的非線性映射能力。
人工神經網絡在非線性映射能力表現突出、自組織自適應能力強、具備很強的并行性、網絡的泛化能力強方面具有強大的優勢。
人工神經網絡(ANN)
ANN人工神經網絡（ArtificialNeuralNetwork，ANN）簡稱神經網絡或類神經網絡。人工神經網絡（ArtificialNeuralNetwork，即ANN），是20世紀80年代以來人工智能領域興起的研究熱點。
ANN是人工神經網絡（Artificial Neural Network）的縮寫，是一種模擬生物神經網絡行為的計算機算法。拓展知識：什么是ANN ANN是由多個節點和連接組成的計算系統，其結構類似于神經系統，包含輸入層、隱藏層和輸出層。
ANN(人工神經網絡)ANNANN是指由大量的處理單元(神經元) 互相連接而形成的復雜網絡結構，是對人腦組織結構和運行機制的某種抽象、簡化和模擬。
人工神經網絡(Artificial Neural Network，ANN)簡稱神經網絡(NN)，是基于生物學中神經網絡的基本原理，在理解和抽象了人腦結構和外界刺激響應機制后，以網絡拓撲知識為理論基礎，模擬人腦的神經系統對復雜信息的處理機制的一種數學模型。
人工神經網絡，也就是ANN（Artificial Neural Network），它是模擬人類大腦處理信息的生物神經網絡所產生出來的一種計算模型。而它主要用于機器學習的研究與調用，例如語音識別，計算機圖像處理，NLP等。
本文討論的神經網絡是從生物學領域引入計算機科學和工程領域的一個仿生學概念，又稱人工神經網絡（英語：artificial neural network，縮寫ANN）。
bp神經網絡為什么可以擬合任意非線性函數
1、Universal approximation theorem (Hornik et al.， 1989；Cybenko， 1989) 定理表明：前饋神經網絡，只需具備單層隱含層和有限個神經單元，就能以任意精度擬合任意復雜度的函數。這是個已經被證明的定理。
2、可以。既然是函數擬合，那么事先就已經有函數表達式了。擬合的只是函數表達式中未知的參數。用神經網絡對函數進行擬合，輸出的就是未知參數的高精近似值。人工神經網絡就是模擬人思維的第二種方式。
3、答案是仍然不是。雖然BP神經網絡的所有結點都是線性函數，但是它們通過加權和、激活函數等方式相互作用，從而形成了一個非線性的整體結構。這意味著，即使這些結點本身是線性的，整個神經網絡仍然是一個非線性系統。
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