Нейронные сети: проблема "кормления" - страница 2

А вы понимаете?

Если да, то очень прошу пояснить их возможности. Хотя бы кратко.

очень интересная ветка - вынес много нового, ушел в эксперименты.

Спасибо.

Очень кратко и что интересно, максимально точно.

Если продолжить ряд, то получилось так : прогноз на 10 шагов вперёд (на 3-х нейронах).

вы, наверно, ссылкой ошиблись.

Возможно. Возможно, что это Вам не поможет.

вы переоцениваете возможности нейросетей по аппроксимации функций полиномиальными рядами по сравнению с другими инструментами, из которых многие ничуть не хуже, а в чем-то даже и лучше, например, регрессионный анализ. 

Мне представляется, мистификация НС проистекает из соображений о том, что они похожи на моск, значит "умные" как моск ...

ссылка правильная.

Но только апроксимацией нейросети не ограничиваются. есть же ещё и карты кохонена например.

аппроксимацией сети заниматься умеют. сегодня провел эксперимент...(хвастаюсь доказательством)

накормил сеть машками - на выходе просил buy-sell-hold

это на том периоде где она обучалась, на других - балансировка около 0 профита или слив.

понимаю, что эксперимент бесполезный с какой то точки зрения, но с другой стороны - получен эталон того как должна выглядеть обученная сеть

Это называется переобучение - сеть слишком хорошо выучила историю и не работает на незнакомых данных. Обычное дело. Большой минус нейросетей - в их быстром переобучении....

Я привел лишь ссылку на доказательство теоремы, на которую часто ссылаются авторы в своих статьях по нейросетям. Можно использовать и полиномиальные функции в нейросети, проблемы нет. Проблема в учителе. Какая функция активации при этом используется по большому счету не важно. "Умные" как мозг это уже экспертная система на основе нейросетей, не иначе.:)