Список проголосовавших за комментарий "<blockquote>Упростим тему по максимуму.Возьмем данные, 10 входных точек. Неважно чего, неважно каких.Возьмем 1 нейрон, который видит эти 10 точек, а значит у него есть 10 весов которые нужно найти.Процесс нахождения весов и есть обучение.</blockquote><p><br/> Всего один слой — это линейная модель, получается линейная комбинация чиселок, это слишком просто для того, чтобы быть полезным. Вообще нейронная сеть — это не какая-то волшебная штука, а просто вычислялка приближенного значения некоторой интересующей нас функции в многомерном пространстве параметров. И соответственно оч важно и что подаётся на вход, и что на выход.</p><p><br/> Проблема нейросетей не совсем в том, что они не могут работать с нестационарностью, это ни один метод нормально не может. Но разные области многомерного пространства параметров могут быть «стационарнее» других, а этого нейросеть сама «понять» толком не может, поскольку работает со всей областью целиком по определению</p>"