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. 2 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. 4

Для работы с непрерывными входами и выходами в нейронных сетях используют разные подходы, например: 1

• Использование линейных функций активации. 1 Можно применять не сигмовидные функции активации на выходных узлах. 1 Однако это может привести к тому, что результат станет сколь угодно большим, что вызовет проблемы во время обучения. 1
• Применение функций активации сигмовидной кишки. 1 Нужно масштабировать выходной сигнал (или применять сдвиг и масштабирование, если нужны отрицательные значения). 1
• Использование нескольких узлов на значение. 1 Распространение одного непрерывного значения по нескольким узлам позволяет предоставить больше «функций» для работы сети за счёт увеличения размера сети. 1
• Применение биннинга. 1 Один входной сигнал распределяется по нескольким узлам. 1
• Двоичное представление. 1 Непрерывное значение разделяют на фрагменты и передают в сеть в виде двоичного шаблона. 1 Такой подход компактен, но приводит к тому, что входные данные изменяются непостоянным образом. 1