Прогнозирование веса с использованием NNs - PullRequest
0 голосов
/ 17 января 2020

Я относительно новичок в топи c машинного обучения, поэтому, естественно, у меня есть пара вопросов, с которыми я надеюсь, что вы можете помочь мне или привести меня в правильном направлении. У меня был проект, во время которого мы собирали данные о людях, которые ходят нормально, а также с камнем в обуви. Мы измерили ускорение, а также с помощью датчика гироскопа. Основываясь на этих данных, я строю нейронную сеть, которая может классифицировать сигналы на нормальную или нарушенную ходьбу. Итак, два возможных выхода. Теперь моя идея заключается в следующем: я хочу, используя те же данные, построить сеть, которая может прогнозировать вес участников (это также было записано). Исходя из этого мои три вопроса: - Какая структура сети наиболее подходит для такой задачи? (Dense, CNN, LSTM,…) - Раньше у сети было два варианта ответа (нормальная или нарушенная ходьба), но теперь у меня непрерывный диапазон ответов… Как к этому можно подойти? - Как я могу убедиться, что сеть инициализируется с разумным прогнозом? Я надеюсь, что все вопросы имеют смысл. Любая помощь будет высоко ценится!

1 Ответ

0 голосов
/ 17 января 2020

Вы можете использовать предпочитаемую архитектуру NNa:

Если вы работаете с последовательностями, используйте 1d сверточные или RNN.

Поскольку вы имеете дело с проблемой регрессии, у вас должен быть один нейрон как вывод без функции активации.

Возьмите a.look здесь , чтобы научиться решать проблему регрессии с RNNs

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...