Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе


              

Постановка задачи


Итак, пусть теперь на том же наборе d-мерных данных

обучается m линейных нейронов:


Рис. 4.5.  Слой линейных нейронов

Мы хотим, чтобы амплитуды выходных нейронов были набором независимых индикаторов, максимально полно отражающих информацию о многомерном входе сети.



Содержание  Назад  Вперед