Metal Gear

Применительно к персептронам с двумя входами поверхность решений представляет собой прямую линию (т.е. является двухмерной), в многослойных персептронах поверхность решений является более сложной по сравнению с прямой линией и может рассматриваться как криволинейная поверхность, разделяющая входные образы; с одной стороны от этой криволинейной поверхности выходное значение является положительным, а с другой стороны — отрицательным. В случае, если задача имеет еще большую размерность, эта криволинейная поверхность лежит в п измерениях, где п — количество входных переменных.
По мере увеличения количества измерений (количества входов) сложность требуемой поверхности решений также возрастает. Еще раз отметим, что в связи с этим может потребоваться экспоненциальное увеличение количества скрытых элементов. Связанное с этим затруднительное положение получило название "проклятия размерности" (curse of dimensionality). В этом состоит одна из причин, по которой нейронные сети плохо масштабируются, что позволяет понять, почему попытки решать огромные задачи с помощью нейронных сетей сталкиваются со значительными трудностями. По этой причине рекомендуется разделять крупные задачи на более мелкие. Например, в этой части книги задачи выбора цели и прицеливания рассматриваются отдельно, поскольку для моделирования обеих этих задач, с учетом возможности прогнозирования, потребовалось бы слишком много нейронов и слоев.
Выбор топологии во многом зависит от сложности поверхности решений. Поэтому следует учитывать, что с указанными проблемами приходится сталкинатіх:я снова и снова, приступая к решению каждой очередной задачи. Один из практически гфименимых подходов к выбору топологии будет рассматриваться в следующей главе.