Нейронная сеть, которая выявляет закономерности и разбивает их по группам

[chigur]

Добрый день!
У меня вопрос по нейронным сетям и машинному обучению.
Мне нужно разработать программу, которая делает две вещи:
1. Выявляет закономерности на основе определенного полученного результата.
2. Разбивает эти закономерности по группам.
3. Отсеивает «шум»
Реализовывать буду, скорее всего на С++, следовательно Python, TensorFlow и т.п. не рассматривается. Буду благодарен, если подскажете, в каком направлении двигаться, какие темы и алгоритмы следует рассмотреть — а дальше разберусь. Теперь объясню более предметно.
Допустим, мы обучаем нейронную сеть распознавать фотографии с кошками. Для этого мы ей передаем 1000 фотографий кошек, и как бы заранее говорим ей — здесь кошки. После обучения программа с определенной долей вероятности распознает на новом фото, есть на ней кошки, или нет. Подобный тип нейросети довольно распространен и неплохо освещен в сети.
Мне нужен несколько иной подход, который состоит в следующем. Мы загружаем в программу много фотографии, на которых есть разные животные. Программа должна распознать повторяющиеся виды животных, и разбить их по группам. А после обучения распознавать те виды животных, которые уже попадались ранее.
Я объяснил концептуально, и речь не идет о распознании животных. Работа будет вестись с последовательными числовыми данными, но подозреваю, что принцип работы один.
Буду благодарен за любые подсказки, термины, названия тем и т.д.
Спасибо за внимание!

[Pavia]

Почитайте
Гради Буч-Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами на С++-Невский Диалект (2000)
Поймёте почему в такой постановки это невозможно. Не может нерйосеть выделить закономерности потому что каждый видит свои.



А вот автоматизировать процесс кластеризации можно. K-Means, t-SNE , SOM