神经网络,用于查找数字序列中的模式

时间:2017-12-27 00:11:24

标签: python tensorflow neural-network mxnet

给定X个独特函数产生的一系列数字,假设这个例子有12个,有没有办法建立一个神经网络来确定生成数字的12个唯一函数,以及使用哪个函数生成数字?

示例,如果f(x) = a ghen f(x’) = b到l

示例序列为:

a,c,g,f,a,k,d,e,j,j,c,k,l ......等你能否识别出生成a,b,c ... l的函数?

3个函数的简单示例:

a = f(x) = x + 1
b = f(x) = x * 2
c = f(x) = x / 2

a,b,c给出2作为输入 3,4,1 顺序可以是:

3,3,1,3,1,4,4,1,3,4

当然,这些功能绝不会像示例那样简单。

您能否确定a = x + 1b = x * 2c = x/2

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

将神经网络视为美化函数逼近器。为了逼近函数,您需要具有示例输入和输出。如果您只有输出(如您所指的序列),那么答案很可能是“不,不可能”。如果您有输入/输出示例,那么您可以拥有一个可以预测使用哪个函数生成该序列的循环网络。

为了驱动每个函数的公式,您需要为每个可能的函数建立一个单独的网络,并且您需要网络输出算术表达式树。如果可以约束树的大小,这并不容易,但是可行。简而言之,您希望您的网络通过运算符(+, - ,*等)输出分布以及在每个运算符中用作lhs和rhs的常量(1,2等)。 / p>

就我个人而言,我从未尝试过这样的事情,但如果你这样做,我很想知道培训的进展情况!