BlackGnomeГуест,

Что значит - "поубирать пороги"? Какой формулой тогда описывается поведение нейрона?

BlackGnomeГуест,

В лучшем случае, придётся значимо менять формулы изменения весов при обучении (обратное распространение, правильно понимаю?). Навскидку, во многих случаях алгоритм просто перестанет сходиться или сходимость заметно ухудшится. Точнее надо считать, но функцию активации же не просто так добавляли; в Вашем случае A(x)=x, производная не сходится к нулю на бесконечности.
Поскольку персептрон - это структура нейронной сети (которую Вы не меняли), то, по идее, получившееся тоже можно назвать персептроном, просто с "неправильными" нейронами. То есть, это уже не нейрон, а простой сумматор, не имеющий к бионической модели нейрона практически никакого отношения. В теории нейронных сетей, насколько знаю, специального названия для такой модели нет.

BlackGnomeГуестAbstractionBlackGnomeГуест,

В лучшем случае, придётся значимо менять формулы изменения весов при обучении (обратное распространение, правильно понимаю?). Навскидку, во многих случаях алгоритм просто перестанет сходиться или сходимость заметно ухудшится. Точнее надо считать, но функцию активации же не просто так добавляли; в Вашем случае A(x)=x, производная не сходится к нулю на бесконечности.
Поскольку персептрон - это структура нейронной сети (которую Вы не меняли), то, по идее, получившееся тоже можно назвать персептроном, просто с "неправильными" нейронами. То есть, это уже не нейрон, а простой сумматор, не имеющий к бионической модели нейрона практически никакого отношения. В теории нейронных сетей, насколько знаю, специального названия для такой модели нет.

А как его погонять чтобы понять всю бесперспективность?Не знаю, экспериментируйте. Из общих соображений, разница должна хорошо проявиться, если в данных есть компактные, далеко разнесённые кластеры с различиями по результату внутри кластера, сравнимыми с различиями между кластерами. Скажем, зависимость видимой светимости звезды от расстояния до неё, массы и температуры поверхности.