Treść książki

Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
modeliprzyzastosowaniuponadpołowymniejszejliczbyzmiennychniżwmode-
lachliniowych11.Jesttakwtedy,gdyważniejszeodichliczbywzajemnerelacje
pomiędzynimizachodzące.Krótkorzeczujmując:nWpodejściachnieliniowychto
raczejzwiązkizachodzącepomiędzyzmiennymi,anieichdużaliczba,wystarczają
dowytworzeniazłożonychrezultatów”12.Jeżelitofaktyczniezwiązkinieliniowe
(oczymszerzejponiżej),toSSNpodejściemszczególniepredestynowanymdo
wykorzystaniawanalizie.
101020Biologiczneinspiracje
Jesttoargumentobecnywprzedmiotowychrozważaniachnawielupłaszczyznach,
oszczegółowychkwestiachmowazaśtakżeiponiżej.Jednocześnienależygotutaj
potraktowaćjakowartośćsamąwsobie.Toznaczy,faktoparciasięobiologiczny
pierwowzóruprawdopodobniamożliwośćdysponowaniaodpowiednioatrakcyjnym
narzędziem.Jesttoszczególnieuzasadnione,jeżeliuwzględnimy,żeoryginałjest
rozwiązaniemnadzwyczajsprawnym.Choćbędzieotymmowadalej(podrozdział
2.1),tojużnawstępiezaznaczmy,żeowasprawnośćukładubiologicznegowwięk-
szościsytuacjiwielokrotnieprzewyższamożliwościanalitycznerozwiązańalgoryt-
micznych.
101030Elastyczność
Sztucznesiecineuronowe-zwłaszczawporównaniuzklasycznymimetodamiregre-
syjnymi-elastycznewtymsensie,żewraziewystąpieniazbytdużychbłędów
ichpracyispadkumożliwościanalitycznychsiećposzukujelepszejnreprezentacji
procesugenerującegodane,nawetjeżelioznaczatozmianęcałejstrukturysieci”13.
Ujmującrzecznajprościej-siećneuronowamodyfikujeswojąstrukturęzgodnie
zposiadanymidanymiizadanymproblemem-zmianatychelementówpociągaza
sobązmianęstrukturysieci.Jakwiadomo,wwypadkupodejśćbardziejkonwencjo-
nalnych,wtakiejsytuacjijesteśmyzmuszeniodrzucićnieefektywnymodeliprzy-
stąpićdokonstruowanianowego.Wskazywanatutajcechaoznaczawszczególności
możliwośćzastosowaniaSSNdoanalizymasowychdanychnapływającychwczasie
rzeczywistym.
11Za:D.H.Bearce,EconomicSanctionsandNeuralNetworks:ForecastingEffectivenessandReconsidering
Cooperation,w:Politicalcomplexity:nonlinearmodelsofpolitics,red.D.Richards,UniversityofMichiganPress,
AnnArbor2000,s.269-295.Zob.takżeD.Richards,Optimizing,Strategizing,andRecognizing:Learningin
aDynamicSocialEnvironment,w:Politicalcomplexity:nonlinearmodelsofpolitics,red.D.Richards,University
ofMichiganPress,AnnArbor2000,s.337.
12D.Richards,Optimizing,Strategizing,andRecognizing…,s.338.
13Za:S.Hegelich,Deeplearning…,s.62.
20
Rozdział1Wprowadzeniedotematyki