нейронные сети - как они решают задачу

From

Ilya Rogov (2:5030/1334.1024)

To

Alex Astafiev

Date

2003-01-10T05:11:27Z

Area

RU.ALGORITHMS

    Привет тебе, Alex, с того света от Ильи.

 Давным-давно, 06 Jan 03 09:08, когда земля была ещё тёпленькая
 и по ней бегали мамонты, Alex Astafiev и All говорили про нейронные сети - как они решают задачу:

 AA> ищу документы и простенькие исходники по теме.

   Никак. Они её апроксимируют. Просто существует много теорем о том, что любую функцию любого числа переменных можно неограниченно приблизить функциями меньшего числа переменных. Их придумали товарищ Колмогоров и ещё кто-то.
   А суть тут проста - у тебя есть интерпритация задачи в виде функции, частично заданной таблицей. Т.е. заданной, но не для всего множества её аргументов. Тебе требуется найти её значение в других точках. Ты строишь сеть из нейронов (что есть архитектура и функция активации, я надеюсь, ты знаешь), вычисляешь её значение при данных коэффициентах. Имешь ошибку. Меняешь коэффициенты так, чтобы на обучающей выборке (та самая табличка) ошибка была минимальна (про минимизацию функционалов ты тоже должен был слышать). Тихо радуешься жизни, предполагая, что обучающая выборка и всё остальное было выбрано правильно и ошибка не увеличитсья в точках, не описанных в таблице. Усё.

                                                        Ilya Rogov
... Бредить помогали вопли моих соседей
---
 * Origin: Когда Бог делал время - он сделал его достаточно (2:5030/1334.1024)