Я навчаюсь використовувати мозковий модуль Gekko для додатків глибокого навчання.
Я створив нейронну мережу, щоб дізнатися функцію numpy.cos (), а потім отримати подібні результати.
Я добре підходить, коли межі тренувань:
x = np.linspace(0,2*np.pi,100)Але модель розпадається, коли я намагаюся розширити межі до:
x = np.linspace(0,3*np.pi,100)Що потрібно змінити в моїй нейронній мережі, щоб збільшити гнучкість моєї моделі, щоб вона працювала в інших межах?
Це мій код:
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()Це результати до 2пі:
Це результати в 3pi:
