Как получить объективную функцию от нейронной сети вместо весов и уклонов?
Я пытаюсь оптимизировать процентное соотношение элементов в определенных композитах с использованием генетического алгоритма. Для этого мне нужно сначала получить целевую функцию. Используя байесовское регулирование, мне удалось обучить нейронную сеть, чтобы она могла точно следовать существующим данным с приемлемой корреляцией.
Выходные данные сети на данный момент представляют собой просто набор чисел для весов и смещений. Я знаю, что могу суммировать их вручную для каждого узла и поместить их в функцию активации, чтобы получить прямую функцию, которая способна отображать входы X на выходы Y, но есть ли в MATLAB опция, которая может сделать это для меня автоматически? (У меня около 20 входов. Ручной способ на самом деле неосуществим).
Таким образом, как получить целевую функцию от обученной нейронной сети вместо весов и смещений? Может быть, набор многочленов, которые могут сопоставить входы с выходами напрямую?