Играемся с Python: приближаем функцию 2х переменных с помощью нейросети. Пробуем Keras + Tensorflow

Продолжим развлекаться с однослойной нейронной сетью в питоне. Для наведения пушки в Space Engineers нужно будет учитывать много параметров, а не один: расстояние, высота цели, скорость снаряда, радиус планеты и прочее. Так что, хорошо бы посмотреть, насколько мы можем приблизить функцию нескольких переменных с помощью нейронной сети, и какие у нас при этом возникнут сложности. В планах на сегодня следующее: 1. Напишем простую нейронку “с нуля“ в питоне. Заимствованная с канала ( сетка - хорошо, но для лучшего понимания стоит хотя бы раз написать ее самому. 2. Соберем аналог самопальной сети в конструкторе Keras (в качестве бэкенда будет Tensorflow и даже с возможностью использовать GPU) 3. Сравним обучение 2х этих вариантов на какой-то простой функции. Попробуем перенести таблички весов из Кераса в свою самопальную сеть, чтобы убедиться, что все работает и мы сможем потом воспользоваться плодами обучения в Space Engineers. 4. Построим графики нескольких функций о
Back to Top