Без заголовка

Тогда чем модель обучения Deep1 и Deep2 отличается от модели простого многослойного перцептрона? Тем, что система отделяет медленные процессы от быстрых выбором наборов несущих сигналы частот с той же последующие коцепцией отбраковки неэкономичных весов и статистической оценки выборок приемлемых в качестве основы распределений ресурсов? ЗЫ Задав аксиоматику Архимеда и скорости вычислений (например ограничением на число значимых нулей в регистре вычислений) можно получить систему знающую и вычисляющую с наперед заданной точностью простые числа, но обучить эту систему до того, чтобы от работы с действительными числами она перешла к работе с комплексными - для этого надо что-то большее, чем обучение на примерах из комбинаторного мышления.