Мне не удалось найти правильные методы для сопоставления входных и выходных координат субстрата нервной сети.
Вот как это выглядит при правильной настройке
# Network input and output coordinates.
input_coordinates = [(-0.33, -1.), (0.33, -1.)]
output_coordinates = [(-0.5, 1.), (0., 1.), (0.5, 1.)]
Это настроено для сети, которая использует 2 входа и 3 выхода.
Я пытаюсь настроить сеть для игры NES через Retro (openAI gym retro). Это означает, что у меня есть 840 входов для пиксели экрана и 12 выходов для кнопок контроллера.
страница git для модуля, который я использую для этого проекта (pureples) Упоминает, что я должен делать, но не совсем как Я должен это сделать.
Определить подложку с входными и выходными узлами в виде списка кортежей. Скрытые узлы - это список списков кортежей, где внутренние списки представляют слои. Первый список - это самый верхний слой, последний - самый нижний.
Моя первая проблема заключается в том, что я не знаю методов для отображения этого.
Должен ли я быть произвольным поставить в 2D координаты 840 раз для входов? Я не думаю, что это правильно, поэтому я надеюсь, что кто-то со знанием сможет помочь мне с этим.
Может быть, есть инструмент для этого? Способ рассчитать и получить рабочий результат?
Мое приключение по поиску на самом деле не дало слишком много по этому точному топи c, что вызвало у меня сильное разочарование.
Я надеюсь поделиться своим исследованием позже, когда я это исправлю .