Koncept

Universal approximation theorem

Universal approximation theorem je teoretický výsledok, podľa ktorého vhodná neurónová sieť môže za určitých podmienok aproximovať ľubovoľnú spojitú funkciu s požadovanou presnosťou.

Posledná odborná revízia
27. 7. 2026
Odborný garant
Miroslav Schmiedt
ID
AI-GEO-U-13

Odborná definícia

Odborná definícia

Universal approximation theorem je teoretický výsledok, podľa ktorého vhodná neurónová sieť môže za určitých podmienok aproximovať ľubovoľnú spojitú funkciu s požadovanou presnosťou.

Zrozumiteľné vysvetlenie

Zrozumiteľné vysvetlenie

Jednoducho povedané, Universal approximation theorem je teoretický výsledok, podľa ktorého vhodná neurónová sieť môže za určitých podmienok aproximovať ľubovoľnú spojitú funkciu s požadovanou presnosťou. V praxi je dôležité určiť presný kontext, hranice významu a situácie, v ktorých sa pojem nesmie zamieňať s príbuzným javom.

Časté otázky

Časté otázky

Čo je Universal approximation theorem?

Universal approximation theorem je teoretický výsledok, podľa ktorého vhodná neurónová sieť môže za určitých podmienok aproximovať ľubovoľnú spojitú funkciu s požadovanou presnosťou.

Na čo sa Universal approximation theorem používa?

Použitie závisí od konkrétnej úlohy a očakávaného výsledku. V praxi je dôležité určiť presný kontext, hranice významu a situácie, v ktorých sa pojem nesmie zamieňať s príbuzným javom.

Ako sa Universal approximation theorem overuje v praxi?

Overenie sa robí na reprezentatívnych dátach alebo scenároch, voči jasnej porovnávacej základni a pomocou metrík zodpovedajúcich reálnemu cieľu. Kontrola má zahŕňať aj hraničné prípady, neistotu a prevádzkové náklady.

Aké riziká alebo obmedzenia treba pri Universal approximation theorem sledovať?

Rizikom je príliš široký výklad, zámena príbuzných pojmov a prenos tvrdenia medzi odlišnými disciplínami. Význam treba vždy viazať na konkrétny kontext a overiteľný zdroj.

Čím sa Universal approximation theorem líši od súvisiacich pojmov?

Universal approximation theorem sa od pojmov User intent, Unsupervised learning, Variance odlišuje funkciou, vstupmi, spôsobom výpočtu a účelom výsledku. Súvisiace pojmy môžu spolupracovať, nie sú však automaticky zameniteľné.

Súvisiace pojmy

Súvisiace pojmy

Zdroje a redakčná stopa

Zdroje a redakčná stopa

  • ISO/IEC 22989:2022
  • NIST AI Risk Management Framework 1.0
  • OECD AI Principles
  • Primárna odborná literatúra podľa typu pojmu

Definícia je autorská odborná syntéza. Pri právnych a regulačných rozhodnutiach má prednosť aktuálne oficiálne znenie predpisu a posúdenie konkrétneho prípadu.