-
- погонять можно на кагле. kaggle.com - фyтбoлиcт(18.02.2021 10:57, )
- Сорри, входной слой - 4 нейрона. - Toжeнaчинaющий(17.02.2021 16:02, )
- Хм, а вообще-то про кабели если подумать, то можно. Входной слой -
всего пять нейровнов - вариант диаметра жил, вариант материала
изоляции (просто номер 1, 2 и т.д), вариант способа прокладки,
длина. Дальше скрытый полносвязный слой (dence) нейронов 20, еще
один такой же, и выходной полносвязный на 2 нейрона. Процентов 80
достоверность может быть получиться. - Toжeнaчинaющий(17.02.2021 16:01, )
- Меня немного смущает идея вводить материал изоляции (и другие
варианты типа "один из") числом. На сколько я понял, потом это
число участвует в результате с каким-то коэффициентом (если
упрощенно), и материал 2 получится в два раза сильнее чем материал
1, хотя на самом деле они ни как не связаны. Конечно, в ходе
обучение нейросеть должна научиться разделять варианты 1 и 2, но не
будет ли это лишней сложностью, решение которой потребует больше
нейронов и больше обучения? - AlexBi(17.02.2021 16:18)
- Сеть для кабелей на keras выглядет как-то так. Toжeнaчинaющий(534 знак., 18.02.2021 10:29, )
- Да, при обучении сетка поймет, что это разные материалы, а не свойство. Скорее потребуется больше датасет, чем сложность. Toжeнaчинaющий(134 знак., 17.02.2021 16:26, )
- Меня немного смущает идея вводить материал изоляции (и другие
варианты типа "один из") числом. На сколько я понял, потом это
число участвует в результате с каким-то коэффициентом (если
упрощенно), и материал 2 получится в два раза сильнее чем материал
1, хотя на самом деле они ни как не связаны. Конечно, в ходе
обучение нейросеть должна научиться разделять варианты 1 и 2, но не
будет ли это лишней сложностью, решение которой потребует больше
нейронов и больше обучения? - AlexBi(17.02.2021 16:18)
- Ставить питон, tensorflow, keras. Начинать освоение лучше с классики - распознавание рукописных цифр датасета mnist. Про кабели - это не для начинающих. - Toжeнaчинaющий(17.02.2021 15:49, )