Napisałem prostą, powtarzającą się sieć neuronową (7 neuronów, z których każdy jest początkowo połączony ze wszystkimi neuronami) i wyszkoliłem ją za pomocą algorytmu genetycznego, aby nauczyć się „skomplikowanych”, nieliniowych funkcji, takich jak 1 / (1 + x ^ 2). Jako zestaw treningowy użyłem 20 wartości w zakresie [-5,5] (próbowałem użyć więcej niż 20, ale wyniki nie uległy radykalnej zmianie).

Sieć może całkiem dobrze poznać ten zakres, a gdy poda przykłady innych punktów w tym zakresie, może przewidzieć wartość funkcji. Nie może jednak poprawnie ekstrapolować i przewidywać wartości funkcji poza zakresem [-5,5]. Jakie są tego powody i co mogę zrobić, aby poprawić swoje możliwości ekstrapolacji?

Dzięki!