ИСТИНА

Работа посвящена вопросам сложности обучения нейронов. В качестве математической модели нейронов рассматриваются пороговые функции алгебры логики. Рассматривается вопрос сложности взаимной перестройки (обучаемости) пар пороговых функций в самом сложном случае, в большинстве случаев и внутри классов пороговых функций, инвариантных относительно групп перестановок. В качестве средства задания пороговых функций выстапают целочисленные линейные формы. В качестве меры сложности процесса перестройки рассматривается число элементарных операций над весовыми коэффициентами линейной формы. Получен ряд верхних и нижних оценок сложности взаимной перестройки формальных нейронов для различных случаев. Построен алгоритм, осуществляющий перестройку заданного формального нейрона в желаемый. Получены оценки временной сложности данного алгоритма.