Методы предварительной обработки данных. Если возникает необходимость использовать нейросетевые методы для решения конкретных задач, то первое с чем приходится сталкиваться - это подготовка данных.
Как правило, при описании различных нейроархитектур, по умолчанию предполагают, что данные для обучения уже имеются и представлены в виде, доступном для нейросети. На практике же именно этап предобработки может стать наиболее трудоемким элементом нейросетевого анализа.
Успех обучения нейросети также может решающим образом зависеть от того, в каком виде представлена информация для ее обучения. В этой главе рассматриваются различные процедуры нормировки и методы понижения размерности исходных данных, позволяющие увеличить информативность обучающей выборки. 5.1