大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于神经网络系统误差一直很大的问题，于是小编就整理了2个相关介绍神经网络系统误差一直很大的解答，让我们一起看看吧。
神经网络能不能完全拟合简单函数呢？
答案是理论上可以，实际上要看运气。
神经网络在只有一层隐层的情况下，可以理论上拟合任意函数。当然现实情况下，由于梯度方法常常应用于神经网络训练，而训练的优化问题又是一个非线性非凸的优化问题。所以训练的效果取决你的优化方法，神经网络参数的调整以及神经网络的结构。
很大的机率下，训练的结果是达到局部最优。如果运气好，有可能达到全局最优。所以现实中，要应用神经网络完全拟合一个函数，是存在误差的。
当然神经网络的最好的用处并不是用来拟合函数。我们之所以利用神经网络，是需要它的泛化能力，即对未知特征也能够获得很好的分类或是回归结果。而拟合函数只是利用了它的记忆能力。
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神经网络可以完全拟合简单函数，例如线性函数和多项式函数。这是由于神经网络的复杂度和灵活性足以拟合各种函数。
以线性函数为例，假设我们有一组输入和对应的输出。我们可以将输入作为神经网络的输入层，将输出作为神经网络的输出层，然后使用一个带有单个神经元的隐藏层。在这种情况下，由于线性函数是一个简单的一次函数，我们只需要一个神经元即可完全拟合该函数。
对于更复杂的函数，我们可以使用更多的隐藏层和神经元，以提高神经网络的容量和灵活性。然而，需要注意的是，如果神经网络的容量过大，就会产生过拟合的问题，即神经网络过于精细地拟合训练数据，而无法泛化到新数据上。因此，在设计神经网络时，需要平衡容量和泛化能力之间的关系，以达到最佳性能。
人工智能如何重塑IDC？
根据百度百科，IDC为互联网内容提供商（ICP）、企业、媒体和各类网站提供大规模、高质量、安全可靠的专业化服务器托管、空间租用、网络批发带宽以及ASP、EC等业务。要讨论AI对IDC的改变，就不得不把广为人知的谷歌作为例子，看看他们是如果利用基于类神经网络的机器学习来有效控制数据中心设备温度并最终实现节能降耗的。IDC就是Internet Data Center，网络数据中心的简称，而在谷歌的核心之处就是一个巨大的、由众多服务器网络构成的数据中心。但是这些设备的无休止持续运转会积聚热量提高温度从而导致效率下降甚至更严重的设备损坏。为了确保这些设施正常运作并完成各种搜索请求，谷歌采用了高端的冷却系统输送冷空气和冷却液，用以冷却这些重要的硬件设备们。冷却技术提高的同时，需要考虑的参数也变多了，有温度、能耗、冷却液流动情况等等，传统的编程方法以及不足以统合这些内在联系又相互影响的要素。幸而随着人工智能技术的发展，谷歌有了新的选择，那便是通过不眠不休，能够进行机器学习不断提高水平减少误差的人工智能来根据各种参数运转这个冷却系统。在当时谷歌采用了具有多层神经网络的机器学习方法，输入了大约两年的数据量训练这一神经网络，让误差保持在0.34~0.37PUE（ Power Utilization Effectiveness，电源使用效率指标）值之间，并且随着持续的数据输入与机器学习，误差还将持续减少。也即是说，人工智能帮助谷歌的IDC冷却系统节省了大约40%的能源消耗
目前在IDC冷却系统中人工智能的使用可以大幅改善能耗，提高效率。但人工智能技术发展的大势浩浩荡荡，IDC中每个数据过载，参数繁多的领域都可能成为它的新舞台。
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到此，以上就是小编对于神经网络系统误差一直很大的问题就介绍到这了，希望介绍关于神经网络系统误差一直很大的2点解答对大家有用。
