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...

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...