Понижение размерности входов с помощью нейросетей

Для более глубокой предобработки входов можно использовать все богатство алгоритмов самообучающихся нейросетей, о которых шла речь ранее. В частности, для оптимального понижения размерности входов можно воспользоваться методом нелинейных главных компонент (см. Рисунок 43).

Рисунок 43. Понижение размерности входов методом нелинейных главных компонент

Такие сети с узким горлом также можно использовать для восстановления пропущенных значений - с помощью итерационной процедуры, обобщающей линейный вариант метода главных компонент (см. Рисунок 44).

Рисунок 44. Восстановление пропущенных компонент данных с помощью нелинейных главных компонент

Однако, такую глубокую "предобработку" уже можно считать самостоятельной нейросетевой задачей. И мы не будем дале углубляться в этот вопрос.