Как предсказать следующее число последовательности с помощью нейронной сети?

Задавая вопрос
Задан 5 лет 9 месяцев назад
Изменён сегодня
Просмотрен 987 раз

Задан 5 лет 9 месяцев назад

2
$\begingroup$

Несколько месяцев я экспериментирую с машинным обучением и нейронными сетями (в частности ResNet50), преимущественно занимаясь распознаванием изображений. Сейчас пытаюсь создать программу, которая, получая последовательность чисел на вход, могла бы предсказывать следующее число этой последовательности. Например, ввод — 1, 2, 3, 4, вывод должен быть — 5.

Читал, что такое возможно реализовать с помощью многослойного перцептрона, однако подробностей там было немного.
Есть идеи или ссылки на руководства/код?

нейронные-сети
машинное-обучение
предсказание
многослойный-перцептрон

Поделиться
Улучшить этот вопрос
Следить
отредактировано Jan 29 '20 в 11:08

nbro
43k
14 золотых значков
121 серебряный значок
221 бронзовый значок

задавал Jan 29 '20 в 1:12

c0mraide
211
бронзовый значок

$\endgroup$

4

$\begingroup$

Предсказания последовательностей часто реализуются с использованием рекуррентных нейронных сетей (RNN). В частности, хорошо подойдут LSTM-сети.

— Mathias Müller

Комментировал Jan 29 '20 в 11:20

$\endgroup$

$\begingroup$

Энциклопедия целочисленных последовательностей OEIS показывает, что существует 12 856 целых последовательностей, начинающихся с 1, 2, 3, 4, поэтому возникает вопрос, почему именно 5 является правильным ответом. Если единственное правило состоит в прибавлении единицы к предыдущему числу, тогда использование нейронной сети кажется излишним для решения данной проблемы.

— Sycorax

Комментировал Jul 29 '24 в 22:33

$\endgroup$

$\begingroup$

Число 5 получается линейным прогнозом минимальной длины от предыдущих значений. Формула: x(n) = 2*x(n-1) − x(n-2).

— Jaume Oliver Lafont

Комментировал Jul 30 '24 в 5:35

$\endgroup$

$\begingroup$

Идея: линейно спрогнозируйте выходные значения от 1 до N−1 предыдущего образца и выберите минимальный по длине предиктор, который даёт нулевую ошибку на ваших данных. С вашими числами формула 2*x(n-1) − x(n-2) точно предсказывает числа: 3 из 1 и 2, 4 из 2 и 3, 5 из 3 и 4.

— Jaume Oliver Lafont

Комментировал Jul 30 '24 в 5:42

$\endgroup$

Добавить комментарий |

1 Ответ

Сортировка:

По умолчанию
Дата изменения (сначала новые)
Дата создания (сначала старые)

0

$\begingroup$

Модель MAKI AI принимает набор данных и выдаёт одно число для предсказания следующего числа.

Поделиться
Улучшить этот ответ
Следить
ответил 49 минут назад

Tahseen Nawaz
1
Новый участник Tahseen Nawaz недавно присоединился к этому сайту. Будьте осторожны при уточнении деталей, комментировании и ответах. Ознакомьтесь с нашим Кодексом поведения.

$\endgroup$

Добавить комментарий |

Вам нужно войти в систему, чтобы ответить на этот вопрос.
Начните задавать вопросы, чтобы получить ответы. Найдите ответ на свой вопрос, задав его. Задайте вопрос
Изучите похожие вопросы

нейронные-сети
машинное-обучение
предсказание
многослойный-перцептрон

Посмотрите аналогичные вопросы с этими тегами.

2

$\begingroup$

Несколько месяцев я экспериментирую с машинным обучением и нейронными сетями (в частности ResNet50), преимущественно занимаясь распознаванием изображений. Сейчас пытаюсь создать программу, которая, получая последовательность чисел на вход, могла бы предсказывать следующее число этой последовательности. Например, ввод — 1, 2, 3, 4, вывод должен быть — 5.

Читал, что такое возможно реализовать с помощью многослойного перцептрона, однако подробностей там было немного.
Есть идеи или ссылки на руководства/код?

нейронные-сети
машинное-обучение
предсказание
многослойный-перцептрон

Поделиться
Улучшить этот вопрос
Следить
отредактировано Jan 29 '20 в 11:08

nbro
43k
14 золотых значков
121 серебряный значок
221 бронзовый значок

задавал Jan 29 '20 в 1:12

c0mraide
211
бронзовый значок

$\endgroup$

4

$\begingroup$

Предсказания последовательностей часто реализуются с использованием рекуррентных нейронных сетей (RNN). В частности, хорошо подойдут LSTM-сети.

— Mathias Müller

Комментировал Jan 29 '20 в 11:20

$\endgroup$

$\begingroup$

Энциклопедия целочисленных последовательностей OEIS показывает, что существует 12 856 целых последовательностей, начинающихся с 1, 2, 3, 4, поэтому возникает вопрос, почему именно 5 является правильным ответом. Если единственное правило состоит в прибавлении единицы к предыдущему числу, тогда использование нейронной сети кажется излишним для решения данной проблемы.

— Sycorax

Комментировал Jul 29 '24 в 22:33

$\endgroup$