Кривая аппроксимации (Curve Fitting) – это процесс нахождения математической функции (например, синусоиды), которая наилучшим образом описывает набор данных. Она используется для поиска зависимостей между переменными и для прогнозирования значений на основе имеющихся данных. Допустим, у нас есть набор данных – точки на плоскости, и мы хотим найти функцию, которая проходит через эти точки. Рассмотрим следующий пример: Предположим, у нас есть следующие данные (x, y): (x=1, y=3)(x=2, y=5)(x=3, y=7)(x=4,...

На мой взгляд самое простое с чего нужно начинать изучать нейросети — это аппроксимация таких простых математических функций, как синус, квадратичная функция, экспонента и т.д. Согласно универсальной теореме аппроксимации — нейронная сеть с одним скрытым слоем может аппроксимировать любую непрерывную функцию многих переменных с любой точностью. Главное чтобы в этой сети было достаточное количество нейронов. И еще важно удачно подобрать начальные значения весов нейронов. Чем удачнее будут подобраны веса, тем быстрее нейронная сеть будет сходиться к исходной функции...