Александр Скуснов, общие принципы я знаю. Стараюсь вопрос формулировать четко. Есть 32 мерный вектор, это коэффициенты разложения по уолшу предыдущих 32:значений сигнала. Сеть получает их и должна предсказать следующие значение сигнала
mayton2019, что такое общая нейронная сеть? Пеьресптр руменхальта прекрасно подходит, там дифференцируема я функция активации. Ноя не настаиваю на нем.
Нужна любая нейронная сеть которая предсказывала бы значение сигнала на основе его разложения в ортогональные функции. Хочу сравнить эффективность lstm
mayton2019, сколько выходов известно. Число нейронов во внутренних слоях такое же как в первом слое. Сколько должно быть нейронов в первом слое? Как подавать входной сигнал?
Классический это розенблата . Многослойный перцептрон Румельхарта годится. Но как должна выглядеть сеть я не понимаю. Выход один, а сколько входов и как их организовать? Если 32:входа, сколько нейронов в каждом? Как они должны связываться со вторым слоем? Втройс третьим и тд
Александр Скуснов, дойдем и до этого. Я вот хочу кусок входа в 32 числа разложить в Уолша. И результат обрабатывать . Об этом задал тут вопрос. Интуитивно понятно что реекурентная сеть это извращение
kamenyuga, читал что там все в векторном виде. Хотелось бы ссылки на примеры. Или на книгу где были бы пример, реальных рядов. Предсказания одномерных рядов очень много.
Не надо никакой математики . Тоже самое в программировании. Большинство программистов не знают как работает комп. они пишут на языках высокого уровня. В 99% задач этого достаточно