Почему любая булева функция представима в виде нейронной сети? Сколько в ней слоёв?

Любая булева функция представима в виде нейронной сети, потому что нейронная сеть — это математическая модель, которая может аппроксимировать любую произвольную функцию при наличии достаточного количества данных и вычислений. yandex.ru

Количество слоёв в нейронной сети будет варьироваться в зависимости от конкретной функции, к которой она приближается, и сложности данных. yandex.ru Например, если в конкретной задаче гипотеза о линейной разделимости классов выглядит правдоподобно, то можно ограничиться однослойным персептроном. www.machinelearning.ru Двухслойные сети позволяют представлять извилистые нелинейные границы, а трёхслойными сетями имеет смысл пользоваться для представления сложных многосвязных областей. www.machinelearning.ru

Также любая булева функция может быть выражена в виде конъюнкции, дизъюнкции и отрицания булевых переменных. yandex.ru Нейронная сеть, состоящая из одного слоя, который имеет такое количество нейронов, сколько есть входных переменных, может выразить любую конъюнкцию. yandex.ru Аналогично, с помощью однослойной нейронной сети можно выразить любую дизъюнкцию, используя функцию активации, которая позволяет выразить отрицание. yandex.ru