神经网络,用于查找数字序列中的模式

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给定X个唯一函数产生的一系列数字,假设这个例子有12个,有没有办法建立一个神经网络来确定生成数字的12个唯一函数,以及用于生成数字的哪些函数号码?

例如,qazxsw poi ghen qazxsw poi到l

示例序列将是:

a,c,g,f,a,k,d,e,j,j,c,k,l ......等你能否识别出生成a,b,c ... l的函数?

更简单的例子有3个函数:

f(x) = a

a,b,c给定2作为输入将是3,4,1。序列可以是:

3, 3, 1, 3, 1, 4, 4, 1, 3, 4

当然,这些功能永远不会像示例那么简单。

你能确定f(x’) = ba = f(x) = x + 1 b = f(x) = x * 2 c = f(x) = x / 2 a = x + 1吗?

python tensorflow neural-network mxnet
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将神经网络视为美化函数逼近器。为了逼近函数,您需要具有示例输入和输出。如果您只有输出(如您所指的序列),那么答案很可能是“不,不可能”。如果您有输入/输出示例,那么您可以拥有一个可以预测使用哪个函数生成该序列的循环网络。

为了驱动每个函数的公式,每个可能的函数都需要一个单独的网络,您需要网络输出算术表达式树。如果可以约束树的大小,这并不容易,但是可行。简而言之,您希望您的网络通过运算符(+, - ,*等)输出分布以及在每个运算符中用作lhs和rhs的常量(1,2等)。

就个人而言,我从未尝试过这样的事情,但如果你这样做,我很想知道培训的进展情况!

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