Скажите, какова эластичность полученных решений при помощи нейросети? Грубо говоря - каковы результаты, если pow(T) >> pow(O) , где Т - тестовые данные, О - обучающие данные. Интерес не праздный, ибо таково положение дел в том же распознавании образов, как мне кажется. Интересно также было бы узнать основные параметры используемых в таких случаях сетей.
Мысль в сторону: использование сетей при классификации данных, обладающих самоподобием (фракталы) должно приносить неплохие результаты.
Еще вопрос: Использовал ли кто-нибудь сети с разнотипными нейронами? Нейронные сети в комплекте с сетями Петри?
Пардон за назойливость :)