Page 78 - 4524

єдиний параметр для всіх входів мережі - коефіцієнт зважу-
вання K f, який може приймати значення в діапазоні від 0 до 1.
Такий підхід вимагає проведення попереднього аналізу
інформації, але значне покращення точності прогнозу підтве-
рджує його ефективність.
Всяка нейронна мережа приймає на вході числові зна-
чення і видає на виході також числові значення. Передатна
функція для кожного елемента мережі звичайно вибирається
таким чином, щоб її вхідний аргумент міг приймати довільні
значення, а вихідні значення лежали б у строго обмеженому
діапазоні. При цьому, хоча вхідні значення можуть бути будь-
якими, виникає ефект насичення, коли елемент виявляється
чуттєвим лише до вхідних значень, що лежать у деякій обме-
женій області (наприклад, сигмоїдні або S - функції). У цьому
випадку вихідне значення завжди буде лежати в інтервалі
(0,1), а область чутливості для входів ледь ширше інтервалу (-
1,+1). Дана функція є гладкою, а її похідна легко обчислюєть-
ся - ця обставина дуже істотна для роботи алгоритму навчання
мережі (у цьому також криється причина того, що порогова
функція для цієї мети практично не використовується).
При використанні нейронних мереж можуть виникати
деякі проблеми, зокрема:
 дані мають нестандартний масштаб,
 дані є нечисловими,
 в даних є пропущені або недостовірні значення.
Числові дані масштабуються в придатний для мережі ді-
апазон. Звичайно дані масштабуються по лінійній шкалі. У
пакетах програмних нейромереж реалізовані алгоритми, що
автоматично знаходять масштабуючі параметри для перетво-
рення числових значень у потрібний діапазон.
Більш важкою задачею є робота з даними нечислового
характеру. Нехай, потрібно навчити нейромережу оцінювати
вартість об'єктів нерухомості. Ціна будинку залежить від того,
у якому районі міста він розташований. Місто може бути по-
ділено на кілька десятків районів, що мають власні назви, і
здається природним увести для позначення району змінну з
номінальними значеннями. На жаль, у цьому випадку навчити
нейронну мережу буде дуже важко, і замість цього краще
привласнити кожному району визначений ранг (ґрунтуючись
на експертних оцінках).

77