Аппроксимация многомерных функций полутораслойным предиктором с произвольными преобразователями

В работе описаны теоретические предпосылки и программная реализация искусственной нейронной сети, обладающей важным новым свойством: генерацией структуры "от простого к сложному". Описан итерационный процесс наращивания объема сети. Использованы два условия на ограничение требуемого объема - по достижению требуемой точности или по критерию сравнения константы Липшица для сети и выборочной константы Липшица.

Содержание:

1. Постановка проблемы
2. Аналитическое решение
3. Запись решения в идеологии нейросетей
4. Алгоритмическая часть
5. Оценка информационной емкости нейронной сети при помощи выборочной константы Липшица
6. Соглашение о терминологии
7. Компоненты сети
8. Общий элемент сети
9. Вход сети
10. Выход сети
11. Синапс сети
12. Тривиальный сумматор
13. Нейрон
14. Поток сети
15. Скомпонованная полутораслойная поточная сеть