ხელოვნური ნეირონული ქსელების დასწავლის პროცესში ერთ-ერთ ყველაზე რთულ პრობლემას წარმოადგენს ნეირონული ქსელისათვის საგნობრივი გარემოდან სასწავლო მაგალითების მასივის შეკრება და მისი ვალიდურობისა და რელევანტურობის მტკიცება. ამ ეტაპისათვის ეს ცალკე პრობლემათ არის გამოყოფილი და საგრძნობლად აფერხებს ამა-თუ იმ სფეროში ხელოვნური ნეირონული ქსელებისა (და საზოგადოდ ინტელექტუალური სისტემების) დანერგვის პროცესს.
განხილულია გეომეტრიული მიდგომები მრავალგანზომილებიან სივრცეში არსებული ვექტორისადმი წინასწარ დადგენილი კორელაციით, საშუალო არითმეტიკულისა და საშუალო კვადრატული დისპერსიის მქონე ვექტორის გენერირებისათვის

უკან |