Можно ли обучить нейронную сеть с одним входом, тремя выходами и одним скрытым слоем?

Question

[Александр Синицын]

На вход приходят данные, например, в пределах 0 - 1000.
Может ли нейронка из трех слоёв научиться реагировать на их изменение?

Answer 1

[dmshar]

Поясните, что вы имеете ввиду под "реагировать на изменение"?
Дело в том, что сеть надо обучить - вы это конечно понимаете. Так вот, что-бы обучить - надо дать примеры. Что вы подаете в качестве примера изменения?
Второй вариант интерпретации вашего вопроса - лежит в обрасти кластеризации и поиска выбросов, т.е. таких объектов, которые существенно отличаются от ранее известных. Тут свои методы используются.
В общем - описание вашей задачи в студию и тогда возможно сможем вам чем-то помочь.

Comments

[Александр Синицын]

Один сенсор выдаёт на вход сети значения от 0 до 100... или можно упростить, от 0 до 3. Сеть должна после обучения выдавать управление на три канала в зависимости от входного значения.

Вход : Выход1, Выход2, Выход3
0: 0, 0, 0
1: 1, 0, 0
2: 0, 1, 0
3: 0, 0, 1

При от 0 до 100 примерно так же только должен реагировать не на каждое значение, а на область.

Вопрос, как нейронка может отличить 1 от 2.. 2 от 3 на одном входе? Если я сам это пойму, то дальше уже сделаю )))

Все примеры, которые нашёл, завязаны на множество входов.

[dmshar]

Простите, а причем тут нейросеть?
Вы знаете, к какому выходному значению должна привести каждый вход? Если да - то это типичная система, управляемая по входам, есть явная функциональная или алгоритмическая зависимость. Чему сеть УЧИТЬ? И зачем? "Если на входе значение 3 то подай значение 1 на выход 1" ?
if inp=3 then out3=1
Где тут место нейронке и ее обучению?

Другое дело, если бы вы просто получали на вход свои сигналы - или вернее их последовательность - от сенсора, и хотели бы определить момент, когда система вышла из нормального состояния. Тогда понятно хоть чему сеть учить - по последовательности на входе выдавать "нормальное"/"аномальное" состояние. А в вашем случае?

А вот этот вопрос "Вопрос, как нейронка может отличить 1 от 2.. 2 от 3 на одном входе?" - вообще не понятен. Что значит "как". Вы же не картинку цифры подаете и хотите сеть научить эти картинки различать. А само значение. Что надо различить нейронке?

[Александр Синицын]

dmshar, вопрос не в том, как это сделать без нейронки... это можно сделать чисто аппаратно безо всякого иф-елс. Вопрос больше теоретический - может ли это НС? Если да, то какая и как?

[dmshar]

Александр Синицын, Ну, если чисто теоретически, как замена набившей оскомину задаче "нейросеть для XOR", то да, можно. Тем-же самым многослойным персептроном. Качество будет скорее всего так себе, но если просто для интереса, то сойдет.

[Александр Синицын]

dmshar, Напишу результат... С одним входом ничего не добился. Упростил задачу до уровня на входе 0-100 на выходе один нейрон горячо-холодно (граница 30). Результат никакой, отклонение гуляет в районе 0,5-0,6 и ниже не идёт. Перепробовал до 30 нейронов на скрытом слое... несколько слоев... Ничего.

Плюнул, заменил один вход на 8, переведя входное число в двоичную и подав на входы значения разрядов. С задачей горячо-холодно справился один нейрон в скрытом слое, мгновенно... Задачу на 3 выхода с пятью комбинациями (111, 100, 010, 001, 000) в зависимости от входного значения, не напрягаясь разрулили 4 нейрона.

На этом решил остановиться ))