简单深度预测

Question

我开始学习深度学习，发现了synaptic.js。

我想要建立一个预测系统，在那里我有一个数字输入，并希望人工智能理解模式。

我的训练数据是一个由2个数字组成的数组，我想要验证的输出是x，y，z，其中x和z是偶数/奇数的布尔值，y是输入中这两个数字的和。

所以：

var trainingSet = [{
    'input': [20, 34],
    'output': [1, 54, 0]
}, {
    'input': [22, 33],
    'output': [1, 55, 1]
},{
    'input': [24, 35],
    'output': [1, 59, 1]
},{
    'input': [23, 36],
    'output': [0, 59, 0]
}];

如果输入[20, 31]，我希望人工智能知道答案。

我如何建立这样的逻辑呢？

我启动了一个基于jsFiddle的YouTube谈话，但不知道代码实际上是做什么的.

创建了一个循环来生成trainig数据在这个jsFiddle中，基本上是：

​

// training data generator:
var trainingSet = [];
for (var i = 0; i < 500; i++) {
    var obj = {};
    obj.input = [
        Math.random() * 10,
        Math.random() * 10
    ].map(Math.round);
    obj.output = [
        Number(obj.input[0] % 2 == 0),
        obj.input[0] + obj.input[1],
        Number(obj.input[1] % 2 == 1)
    ]
	trainingSet.push(obj);
}

document.body.innerHTML = JSON.stringify(trainingSet);

​

Answer 1

除非你建造的发电机只是简单地向我们解释这个问题，否则这个问题是无法解决的。更正式地说，不存在可以从输出中恢复输入的函数。生成器产生随机数，保留的是它们是否为奇数/偶数和和。存在着一组满足这些条件的无穷多的数字。从你的例子: 54 = 20 + 34 = 18 + 36 = 16 + 38 .如果有一个过程驱动这一点，这是可以做到的。但这是随机的。你的神经网络永远学不到模式，因为没有模式。