使用深度学习的三角函数逼近

Question

是否可以使用深度学习来近似三角函数？

我已使用此代码。它只给了我一条水平线（y = 0）。有什么办法可以使它像sin函数一样变化？

def f(x):
    return sin(x)

t = arange(0.0, 1.0, 0.01)
y = f(t)


model=Sequential()
model.add(Dense(512,input_shape=(1,), activation='relu'))
model.add(Dense(256, activation='linear'))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(16, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(4, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='softplus'))

model.compile(optimizer='adam',
              loss='mean_absolute_percentage_error',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(t,y,  epochs=75000,batch_size=10)

def fit(t):
    return model.predict(t)