神经网络，用于查找数字序列中的模式

Posted 2021-04-25

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’) = b，a = f(x) = x + 1 b = f(x) = x * 2 c = f(x) = x / 2 和a = x + 1吗？

答案

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！