要建立哪种神经网络模型来识别算法为n * n?

时间:2019-05-16 21:02:19

标签: tensorflow

我正在使用@ tensorflow / tfjs-node来处理神经网络。我是一个初学者,尚未完全掌握它们的工作原理,也不了解其背后的数学原理。但是我喜欢和他们一起玩。

所以,我现在正在玩的是创建一个序列:[1、2,...,n]和一个函数,例如n => n + 4n => n * 2,然后我将其映射到标签。然后我的目标是在不知道函数的情况下使用神经网络预测n + 1,n + 2等。

在使用不同种类的密集层以及不同的激活和优化程序的情况下,通常在经过1000个历元之后,对于n = 1000,我得到的损失非常低。哪一个完美!

但是炸弹来了。对于n => n * n,我似乎损失不大。

我正在使用的代码在这里:https://pastebin.com/KSjAraF0

1 个答案:

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我发现了以下片段。那帮助我实现了功能检测。

https://github.com/CodingTrain/website/blob/master/CodingChallenges/CC_105_tf_polynomial_regression/P5/sketch.js

但是,这并不完全一样,因为在这里您知道有些事情成倍增加。但是我相信这就是我需要思考AI,学习对问题进行建模的方式,这就是99%的努力所在。