Ту часть задачника, которая в данный момент используется в обучении нейронной сети, будем называть обучающей выборкой. Для выделения из задачника обучающей выборки предлагается использовать механизм «цветов». Если все примеры покрашены в некоторые цвета, то обучающую выборку можно задать, указав цвета примеров, которые необходимо использовать в обучении. В соответствии с предлагаемой схемой, каждый пример покрашен каким-то цветом, а при задании обучающей выборки можно задать комбинацию цветов. Схема работы с цветами детально рассмотрена в разделе «Переменные типа цвет и операции с цветами» приложения.
Выделенную с помощью механизма цветов часть задачника будем далее называть текущей выборкой. Обучающая выборка является частным случаем текущей выборки.
Входные данные — данные, необходимые для решения сетью примера. Входные данные являются массивом. Существует всего несколько видов входных данных. Каждый элемент массива входных данных может быть:
• числом;
• полем с ограниченным числом состояний;
• рисунком.
Пользователю, при работе с задачником, часто бывает необходимо иметь возможность идентифицировать примеры не только по номерам. Например, при работе с медицинскими базами данных полезно иметь поле, содержащее фамилию больного или номер истории болезни. Для этих целей в задачнике может потребоваться хранить массив комментариев, которые не могут быть использованы в обучении. Кроме того, при исключении какого либо входного сигнала из множества входных сигналов, он не исключается из задачника полностью, а переводится в комментарии.
Предобработанные данные — это массив входных сигналов сети, полученный из входных данных после предобработки, выполняемой компонентом предобработчик. Хранение задачником этого массива необязательно. Каждый элемент массива предобработанных данных является действительным числом. Следует отметить, что любая нетривиальная предобработка, как правило, изменяет длину массива.
Правильные ответы — массив ответов, которые должна выдать обученная нейронная сеть при решении примера. Этот массив необходим при обучении сетей с учителем. При использовании других видов сетей хранение задачником этого массива необязательно. Элементами массива ответов могут быть как числа, так и поля с ограниченным набором состояний. В первом случае будем говорить о задаче аппроксимации функции, а во втором — о задаче классификации объектов.
