В настоящее время я изучаю рекуррентные нейронные сети в своем классе, и мне была задана домашняя работа по обучению рекуррентной нейронной сети.Я послал по электронной почте своему профессору и моему ТА, но никто из них не ответил после перерыва.Мне было интересно, могли бы вы, ребята, помочь мне понять, какими будут входные выборки для следующего утверждения:
"Цель этого домашнего задания - дать вам возможность запрограммировать алгоритм обратного распространения через время (BPTT) для обучения повторяющихся сетей.Задача состоит в том, чтобы выучить путем предсказания шаблон в 2D-пространстве (два входа), который создаст рисунок 8. Сгенерировать последовательность выборок в 2D-пространстве {x (i), y (i)}, где x (i) - этотреугольная волна с амплитудой 1 / -1 и периодом 64 выборки, тогда как y (i) - синусоида с амплитудой 1 и периодом 32 выборки. Затем можно легко создать периодическую фигуру 8, которая повторяется. "
СогласноНасколько я понимаю, x (i) будет иметь выборки в координатах x и y, но тогда выборки не будут в 1 измерении - они будут в 2 измерениях.Точно так же у (i) будут 2-мерные выборки.Так я должен просто взять образцы от оси x для треугольной волны и образцы от оси y для синусоиды?это не создает фигуру 8. Кто-нибудь лучше понимает это утверждение?