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...

Matlab имеет большой набор возможностей для интерполяции и аппроксимации функций. Здесь мы рассмотрим наиболее простые и удобные средства, позволяющие работать в графическом окне. Решение задач интерполяции и аппроксимации функций и табличных данных с использованием графического окна сопровождается их визуализацией. Технология аппроксимации заключается в построении узловых точек функции (или табличных данных) и в построении функции аппроксимации или интерполяции. Для простых видов аппроксимации желательно нанесение на график формулы, полученной для аппроксимации...