http://www.ict.nsc.ru/jspui/bitstream/ICT/4694/25/DICR-2019-V3_p135-138.pdf

В докладе рассказываете об опыте прогнозирования биржевых котировок с применением аппарата нейронных сетей. Предлагается гибридная архитектура нейросети на основе самоорганизующейся карты Кохонена и многослойного персептрона, а также авторская идея иерархической структуры самоорганизующегося слоя и алгоритм «справедливого» обучения кластеров. Рассматриваются различные виды зависимостей в данных и приводится пример обучения подобной архитектуры на функции типа «лунная поверхность».