Нейронные сети хорошо осуществляют сглаживание или подбор значений функций по точкам. Нейронные сети могут эмпирически подобрать большинство функций. Причем, это могут быт как функции одной переменной, так и нескольких. Для первого примера возьмем зашумленную функцию одной переменной.
Пусть необходимо создать и обучить нейронную сеть, которая бы находила значение функции по заданному аргументу. Функция задана таблицей
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | ... |
| 4,19 | 9,85 | 8,64 | -8,16 | 9,07 | -6,74 | 9,41 | ... |
| -2,12 | -8,89 | -6,30 | 2,44 | -8,44 | -6,28 | -9,42 | ... |
Для наглядности изобразим точки функции на плоскости:
