任何函数都可以分解为高斯函数之和吗?

Rob*_*ers 1 gaussian decomposition wavelet neural-network continuous-fourier

  • 在傅里叶级数中,任何函数都可以分解为正弦和余弦之和
  • 在神经网络中,任何函数都可以分解为逻辑函数的加权和。(一层神经网络)
  • 在小波变换中,任何函数都可以分解为 Haar 函数的加权和

是否也存在分解为高斯混合的性质?如果有的话,有证据吗?

Ril*_*ley 5

有一个定理,即Stone-Weierstrass 定理,它给出了函数族何时可以逼近任何连续函数的条件。你需要

  • 函数代数(在加法、减法和乘法下封闭)

  • 常数函数

  • 并且您需要功能来分隔点:

    • (对于任意两个不同的点,您可以找到一个为它们分配不同值的函数)

您可以用越来越宽的高斯函数来近似一个常数函数。您可以将高斯时间平移到不同的点。因此,如果你用高斯函数形成代数,你就可以用它们逼近任何连续函数。