Дифференцирование

Alex7 мая 2004Data Mining1 комментарий

Мне необходимо решить обратную задачу практически дифференцировать функцию. Такая задача некоректная в силу того что при малых искажениях во входной функции Выходная (дифференциал) будет искажена многократно. Решил иcпользовать нейросети. При сильном разбросе входных образов ошибка достигает 10-20%. То есть сеть не может дифференцировать А в некотором роде занимается классификацией. Также сеть не может распознать выских частот и сглаживает их.
Как решить данную проблему ? может изменить алгоритм обучения ? Мне необходима точность дифференцирования до 0.5%. Причем при зашумлении данных тоже необходима высокая точность. Возможно ли что сеть заходит в локальный минимум ?
Либо такая задача принципиально не подходит для нейросетей чтобы решать ее с такой точностью ?