Области применения нейронных сетей

Смысл этой подготовки легко увидеть на рисунке - теперь каждая строка таблицы представляет собой обучающий пример, где первые 4 числа - входные значения нейронные сети, а пятое число - желаемое значение выхода нейронной сети. Исключение составляют последние 4 строки, где данных недостаточно - эти строки не учитываются при тренировке нейронной сети. Заметим, что в четвертой снизу строке заданы все 4 входных значения, но неизвестно значение выхода нейронной сети. Именно к этой строке мы применим обученную нейронную сеть и получим прогноз на следующий день. Как видно из этого примера, объем обучающей выборки зависит от выбранного нами количества входов нейронной сети. Если сделать 299 входов, то такая нейронная сеть потенциально могла бы строить лучший прогноз, чем нейронная сеть с 4 входами, однако в этом случае мы имеем всего 1 обучающий пример, и обучение бессмысленно. При выборе числа входов нейронной сети следует учитывать это, выбирая разумный компромисс между глубиной предсказания (число входов нейронной сети) и качеством обучения нейронной сети (объем тренировочного набора).