Существует ли алгоритм нейронной сети, который поддерживает добавление функций на лету (нефиксированный набор функций), и где он не предполагает, что функции не связаны друг с другом?
Я не думаю, что вы можете добавлять функции на лету, потому что NN, как и многие другие алгоритмы, работает с вектором входного вектора с таким же размером, хотя это редкие векторы.Вы можете тренироваться с одним набором функций, затем сохранять весы, добавлять новые функции и начинать новые тренировки. Я думаю, что это будет гораздо быстрее, чем первый.
NN (первого порядка) работаетЛогистическая регрессия и решение проблемы для глобального максимума, нет никаких предположений об особенностях вообще, только нахождение функции, которая связана с вероятностным распределением, которое максимизирует вероятность обучения данных, в отличие от Наивного Байеса, где каждая возможность вычисляется отдельно, а затем они объединяются с предположением независимости,