Page 17 - 4703

тодом 1-із-N дуже великої кількості числових змінних, а це
приведе до росту розмірів мережі і створить труднощі при її
навчанні. У таких ситуаціях можливо (але не завжди досить)
змоделювати номінальну змінну за допомогою одного число-
вого індексу, проте краще буде спробувати знайти інший
спосіб представлення даних.

1.1.5 Прогнозування

Завдання прогнозування можна розбити на два основні
класи: класифікація і регресія.
Класифікація. У завданнях класифікації треба визначити,
до якого з декількох заданих класів належить цей вхідний
набір. Прикладами можуть служити оцінка продуктивності
структури (чи відноситься ця структура до групи високого або
низького рівня продуктивності), діагноста ракових захво-
рювань (пухлина, чисто), розпізнавання підпису (підробний,
справжній). У усіх цих випадках, очевидно, на виході потрібно
всього одну номінальну змінну. Найчастіше (як в цих прикла-
дах) завдання класифікації бувають двозначними, хоча
зустрічаються і завдання з декількома можливими станами.
Регресія. У завданнях регресії вимагається передбачити
значення змінної, що набуває (як правило) безперервних чис-
лових значень: прогнозні значення геофізичних чи інших па-
раметрів, витрату палива в автомобілі, прибутки наступного
року і т.п.. У таких випадках в якості вихідної потрібно одну
числову змінну.
Нейронна мережа може вирішувати одночасно декілька
завдань регресії і/або класифікації, проте зазвичай в кожен
момент вирішується тільки одне завдання. Таким чином, у
більшості випадків нейронна мережа матиме всього одну
вихідну змінну; у разі завдань класифікації з багатьма станами
для цього може знадобитися декілька вихідних елементів (етап
пост-процессування відповідає за перетворення інформації з
вихідних елементів у вихідну змінну).
У пакеті ST Neural Networks для вирішення усіх цих пи-
тань реалізовані спеціальні засоби пре- і пост-процессування,
які дозволяють привести початкові дані в числову форму,
придатну для обробки нейронною мережею, і перетворити
вихід нейронної мережі назад у формат вхідних даних.

17