Как работает непрерывная функция в плотных нейронных сетях?

Возможно, имелись в виду общие принципы работы непрерывных функций в нейронных сетях, а не конкретные особенности плотных сетей.

Нейронные сети позволяют с любой точностью вычислять произвольную непрерывную функцию. intuit.ru Это связано с тем, что с помощью линейных операций и единственного нелинейного элемента можно получить устройство, которое будет вычислять любую непрерывную функцию с любой желаемой точностью. www.machinelearning.ru

Для работы с непрерывными входами и выходами в нейронных сетях используют разные подходы, например: stackoverflow.com

• Использование линейных функций активации. stackoverflow.com Можно применять не сигмовидные функции активации на выходных узлах. stackoverflow.com Однако это может привести к тому, что результат станет сколь угодно большим, что вызовет проблемы во время обучения. stackoverflow.com
• Применение функций активации сигмовидной кишки. stackoverflow.com Нужно масштабировать выходной сигнал (или применять сдвиг и масштабирование, если нужны отрицательные значения). stackoverflow.com
• Использование нескольких узлов на значение. stackoverflow.com Распространение одного непрерывного значения по нескольким узлам позволяет предоставить больше «функций» для работы сети за счёт увеличения размера сети. stackoverflow.com
• Применение биннинга. stackoverflow.com Один входной сигнал распределяется по нескольким узлам. stackoverflow.com
• Двоичное представление. stackoverflow.com Непрерывное значение разделяют на фрагменты и передают в сеть в виде двоичного шаблона. stackoverflow.com Такой подход компактен, но приводит к тому, что входные данные изменяются непостоянным образом. stackoverflow.com