Задачи регрессии можно решать с помощью сетей следующих типов:
Многослойный персептрон, радиальная базисная функция, обобщенно-регрессионная сеть и линейная сеть [Нейронные сети. Statistica Neural Networks: М.: Горячая линия – Телеком. 2001. – 182 с. С.49].
Рабочий каталог Линейные сети.
Сохраняя структуру сети 3-y-1, где y – количество нейронов в скрытом слое, изменим функцию активации во всех трех слоях на линейную. Данная функция активации определяется соотношением [Медведев В. С. Нейронные сети Matlab 6 / В. С. Медведев, В. Г. Потёмкин. – М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. – 496 с.]:
График функции представлен на рисунке:
Сеть не обучается, на этапе обучения происходит деление на ноль. Изменение количества нейронов в скрытом слое результатов не дало.
График обучения сети представлен на рисунке:
Klawdija