Нейронные сети в картинках: от одного нейрона до глубоких архитектур

Практический вопрос на практический вопрос: как формализовать понятие 'адекватен'?

Нейронные сети в картинках: от одного нейрона до глубоких архитектур

А теперь представьте, что вы приближаете некоторую функцию, которая является разделяющей гиперплоскостью в некотором многомерном пространстве. Вот вам и классификация.

Нейронные сети в картинках: от одного нейрона до глубоких архитектур

Я имел в виду, что нейросеть это уже сама по себе ансамбль. Про ансамбли сетей я не читал и я не рискну давать оценку, будут ли результаты 'лучше'. А вот ансамбль из принципиально разных алгоритмов — популярный подход.

Нейронные сети в картинках: от одного нейрона до глубоких архитектур

В одном курсе по машинному обучению нейронный сети рассматриваются как один из способов композиции алгоритмов наряду с адаптивным бустингом, бэггингом и т.д. и т.п… И основная идея, что несколько слабых классификаторов/регрессоров будут компенсировать ошибки друг друга и выдадут лучший результат. Вот так я понимаю слово «хороший». Поправьте, если ошибаюсь.

Нейронные сети в картинках: от одного нейрона до глубоких архитектур

Когда вы рассматриваете нейронную сеть с одним нейроном, вы пишите:

Хорошо, с приближением прямой всё ясно. Но это и классическая линейная регрессия неплохо делала.

Правильно я понял, что вы их разделяете? И, поправьте если не прав, не является ли НС с одним нейроном и линейной функцией активации ничем иным как линейной регрессией?