Синтез нейронной сети для решения логико-арифметических задач

Одна из основных проблем, стоящих перед разработчиком системы с нейронной сетью — выбор структуры нейронной сети, которая могла бы решать поставленные задачи. В настоящее время нет однозначных рекомендаций по выбору такой структуры и таких параметров, как: количество слоев, количество нейронов в слое, тип нелинейности нейрона, метод обучения, параметры метода обучения и другие.
В статье рассматривается подход к синтезу нейронной сети для класса логико-арифметических задач, основанный на формировании сети из предпостроенных элементарных функций. Новизна предлагаемого подхода заключается в формировании нейронной сети по известному алгоритму с использованием предварительно построенных функций. Таким образом, в статье изначально построены элементарные логико-арифметические функции, такие как «и», «или», «исключающее или», «и-не», «или-не», «$\geqslant$», «$\leqslant$», «>», «<», которые можно использовать для решения более сложных задач. Также приведен пример решения задачи построения функции по выбору максимального числа из четырех чисел, представленных в бинарном виде тремя разрядами. Синтез нейронной сети вышеприведенным способом выполняется с дальнейшей целью получения обобщенной структуры нейронной сети.