Нейронная сеть для построения маршрута

Question

[Дмитрий]

Добрый день
Какой тип нейронной сети лучше всего подойдет для задачи построения маршрута курсора мышки от одной точки до другой? Требуется сделать движения курсора похожие на человеческие. Хочу обучать на данных, записанных во время нормального пользования компьютером.

И заодно, если кто сталкивался с подобными задачами — как лучше делать выходной слой? Предсказывать каждую следующую координату курсора на основе предыдущей (считать каждый раз) или сразу генерировать маршрут и время остановки в каждой точке?

Answer 1

[Kron0S]

используйте сеть маркова

Answer 2

[rPman]

Похожие на человеческие — значит это не одна следующая точка а серия, то тогда лучше работать не с координатами а формами/кривыми и скоростями/задержками. И, боюсь, нейронная сеть тут не очень подходи, точнее сформулировать обучающие данные будет сложновато.

А вот для предугадывания следующей ближайшей точки (например для уменьшения ошибок распознавания сенсорного экрана) вполне реально.

Comments

[Дмитрий]

Ну допусти у меня есть последовательность координат маршрута курсора. Таких последовательностей очень много. На них можно проводить обучение. Подойдет ли мне однослойный перцептрон для получения таких вот последовательностей при задании двух произвольных точек (начало и окончание маршрута). Задержки (ускорение\замедление) можно будет уже потом наложить.

[rPman]

Вы неправильно строите вопрос, когда работаете с нейронными сетями… тип нейронной сети это не самый важный вопрос (хотя да, это тоже важно и определяет свой класс задач).

Проблема при использовании нейронных сетей не в выборе их типа и даже не выборе их параметров (количество узлов например), а в создании обучающей выборки.
Это не только нормализация данных, но и более сложная задача — выбор типа данных… можно тупо выдавать в сеть точек, а можно оформить в виде классов объектов (фигур) с парметрами, или например в виде растра и точек…

Пробуйте, перебирайте, исследуйте, тут я хз, нужна очень сложная математика чтобы хотя бы объяснить тот или иной выбор, причем для каждой задачи свой.