О СИНТЕЗЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Применение нейронных сетей для решения задач различной направленности, к которым можно отнести задачи классификации(в частности, задачи распознавания образов на изображениях), задачи сегментирования, прогнозирования и динамического программирования и другие, приобрело достаточно большую популярность в настоящее время. Но стоит отметить, что предлагаемые решения всех перечисленных задач основываются на применении методов обучения нейронной сети с использованием градиентного спуска или его модификаций, что влечет за собой набор недостатков: неопределенность в задании начальных значений, отсутствие обоснованных рекомендаций по выбору параметров алгоритмов обучения (шага обучения и других) и другие. В статье рассматривается метод построения нейронной сети, основанный на последовательном добавлении нейронов для соединения новых «ближайших» точек из обучаемого множества при помощи функции активации выпрямителя (relu), а в нейроне выходного слоя - линейной функции. В статье этот способ применяется на примере аппроксимации функции параболы. В результате получена нейронная сеть, аппроксимирующая функцию параболы. Структура нейронной сети представляет собой однослойный персептрон с множеством нейронов в скрытом слое с одним нейроном во входном и выходном слоях. Предлагаемый в статье метод позволяет аппроксимировать не только функцию параболы, но и любую другую функцию одной переменной с заданной точностью. Приведены графики сравнения оригинальной функции и аппроксимированной с целью демонстрации полученных результатов, также приведена часть структуры полученной нейронной сети.