Магистрант СПбПУ Даниил Мирошниченко несколько месяцев занимался тем, что решал задачу сравнения нейронной сети, элементарного образа полинома Колмогорова-Габора и полиномиальных сетей. Сравнение он проводил на рынке жилья по большим данным. Основные сложности у него были с формированием полиномиальных сетей — их же никто и никогда не строил! Вместе мы справились и Даниилу удалось реализовать всё на Python. Он выслал мне результаты для ознакомления.

И что же? Нейронная четырёхслойная сеть хуже аппроксимирует и прогнозирует этот рынок, чем элементарный образ полинома Колмогорова-Габора и полиномиальная сеть. Полиномиальная сеть имеет чуть лучшие показатели, чем элементарный образ — буквально на доли процента. Но сеть и сложнее в построении, и в расчётах. Получается, что элементарный образ полинома Колмогорова-Габора обладает уникальными свойствами при моделировании сложных нелинейных объектов и это меня радует! Он может выступать как универсальная модель!

А может бросить всё, и заняться только исследованием свойств и возможностей этого элементарного образа?!