Проклятие размерности - звучит красиво)
Другие записи: фото Pobozara | ух как я зла | изоброжаю ангела | Из-за
Каждый дополнительный входной элемент сети - это новая размерность в пространстве данных. С этой точки зрения становится понятно следующее: чтобы достаточно плотно "заселить" N-мерное пространство и "увидеть" структуру данных, нужно иметь довольно много точек. Необходимое число точек быстро возрастает с ростом размерности пространства (грубо говоря, как 2**N для большинства методов). Большинство типов нейронных сетей (в частности, многослойный персептрон - МП) в меньшей степени страдают от проклятия размерности, чем другие методы, потому что сеть умеет следить за проекциями участков многомерного пространства в пространства малой размерности (например, если все веса, выходящие из некоторого входного элемента, равны нулю, то МП-сеть полностью игнорирует эту входную переменную). Тем не менее, проклятие размерности остается серьезной проблемой, и качество работы сети можно значительно улучшить, исключив ненужные входные переменные. На самом деле, чтобы уменьшить эффект проклятия размерности иногда бывает целесообразно исключить даже те входные переменные, которые несут в себе некоторою (небольшую) информацию.