Если бы в среде ОЛ создали механизм формирующий многослойный сеть перцептронов, механизм её обучения, сохранения модели и загрузке модели при включении, то отпала бы необходимость создавать большинство макросов с какой то логикой по таблице истинности. Достаточно было бы одного макроса, который был бы выполнял некую таблицу истинности, в зависимости от загруженной модели, хоть и суть одна, но как мне кажется это бы сократило объем пользовательских ресурсов, одно дело хранить макрос со своими связями внутри кода, другое бинарный файл с весовыми коэффициентами. Причем входа могут быть не только дискретные, это может быть нормированный аналоговый сигнал, где граница порога может быть размыта и зависит от остальных входов сети, если нужноСообщение от Newcomer
Ответить с цитированием
