Исследование применимости сверточных нейронных сетей для задачи идентификации типа зависимости в наборах данных

В работе рассматривается возможность применения сверточных искусственных нейронных сетей для решения задачи идентификации типа зависимости в наборах данных. Для обучения сверточной нейронной сети использовались обучающие выборки, состоящие из графиков функций. В качестве базового набора функций для обучения искусственной нейронной сети были выбраны 6 функций, ключевым свойством которых является линеаризуемость. Сверточная нейронная сеть применялась для определения типа зависимостей в наборах данных, полученных из международной базы данных MNIST, предназначенной для тестирования статистического программного обеспечения. Приведен анализ результатов применения сверточной нейронной сети к наборам данных из базы данных MNIST, делается вывод о принципиальной возможности применения данного подхода для визуального корреляционного анализа данных и, как следствие, возможности идентификации типа зависимости по графическому образу представления данных.