Спасибо за комментарий. Понятно дело, что я не смогу аппроксимировать на всем интервале периодическую функцию. Я пытаюсь ее аппроксимировать на заданном интервале и с этой задачей сеть должна спокойно справляться. И с активационными функциями должен быть порядок, так как по разбросу значений гиперболический тангенс удовлетворяет условиям. Я видел как такие функции аппроксимируют с помощью сетей из библиотек, таких как Keras или TensorFlow. Но мне важно сейчас понять идею. Как это работает. Хорошо, с другой стороны, что вывалилась такая ошибка, поняв ее я получу более глубокие знание в предмете. Но никак не могу разобраться. Писал этот же вопрос на StackOverflow, но там ничем толком не помогли... Если гипотеза, что проблема в том, что по дефолту выход у меня задан в формате one-hot. А сейчас я пытаюсь просто предсказать вещественную переменную.
Спасибо, уже удолось решать проблему. Я по координатам мышки не окружности рисовал, а добавлял их в массив и потом строил многоугольник, который легко заполнил цветом.
Здравствуйте. Подобный совет мне дали и на Gitter (форум CodeWars). Попробую реализовать в ближайшее время и, если сработает, отмечу Ваш комментарий решением)
Армянское Радио, Тогда позвольте еще вопрос. Там есть две маски в операторе Собеля - горизонтальная и вертикальная. Мне также проходить сначала одной, потом другой, а потом брать корень из суммы квадратов?
Спасибо за ответ. Массив аккумуляторов у меня само собой другого размера, нежели исходное изображение.
А насчет градиентов... Можно ли в таком случае пройтись оператором Соболя по изображению? Насколько я помню, при написании детектора границ Кенни именно оператором Соболя и и искал градиенты.
Сергей Тихонов, Насчет параметров ядра, да, VS2015 их так разделяет. Буду пробовать значит переписать вызов ядра как обычную функцию. Мне просто не казалось это совсем тривиальным, что нельзя использовать ядро как метод... Спасибо за совет)
Написано
Войдите на сайт
Чтобы задать вопрос и получить на него квалифицированный ответ.