Здравствуйте!
Наткнулся на интересную задачку по применению нейронных сетей.
Есть переходный процесс, описанный известным выражением:

Требуется, имея

и значение

(одну точку из переходного процесса) определить коэффициент затухания

Очевидно, что и без всякой нейросети можно решить подобное, но все таки...
Получается, требуется сеть с двумя входами (для

и

) и одним выходом (

). Я создал многослойный перцептрон с одним скрытым слоем (функция активации - сигмоид) и одним нейроном в выходном слое (линейная функция активации). Литература гласит, что подобный персептрон может аппроксимировать любую непрерывную функцию, но я, видимо, что-то делаю не так.
Помогите разобраться, как правильно построить структуру сети для решения подобной задачи (если она вообще решаема).