Derin öğrenme uygulamaları için Gekko'nun beyin modülünü kullanmayı öğreniyorum.
Numpy.cos () işlevini öğrenmek ve daha sonra benzer sonuçlar üretmek için bir sinir ağı kuruyorum.
Antrenmanımın sınırları şu olduğunda iyi uyuyorum:
x = np.linspace(0,2*np.pi,100)Ancak, sınırları genişletmeye çalıştığımda model parçalanıyor:
x = np.linspace(0,3*np.pi,100)Diğer sınırlar için çalışabilmesi için modelimin esnekliğini artırmak için sinir ağımda ne değiştirmem gerekiyor?
Bu benim kodum:
from gekko import brain
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#Set up neural network
b = brain.Brain()
b.input_layer(1)
b.layer(linear=2)
b.layer(tanh=2)
b.layer(linear=2)
b.output_layer(1)
#Train neural network
x = np.linspace(0,2*np.pi,100)
y = np.cos(x)
b.learn(x,y)
#Calculate using trained nueral network
xp = np.linspace(-2*np.pi,4*np.pi,100)
yp = b.think(xp)
#Plot results
plt.figure()
plt.plot(x,y,'bo')
plt.plot(xp,yp[0],'r-')
plt.show()
Bunlar 2pi sonuçları:
Bunlar 3pi sonuçları:
