Что-то я не понимаю в нейронных сетях. Я пытался использовать их для анализа финансовых данных и классификации звукового поля. В обоих случаях мне нужен классификатор, который может обнаружить значимый элемент среди многих. Мое аудио приложение буквально имеет один положительный хит на каждую тысячу отрицательных хитов Я управляю сетевым тренером, и он узнает, что это чертовски хорошее предположение, чтобы просто пойти с негативом. Есть ли какой-то другой алгоритм для обнаружения редкого камня? Существует ли какая-либо форма обучения нейронной сети, которая особенно подходит для такого типа проблем? Я могу изменить диапазон моих положительных данных, чтобы он был эквивалентен сумме отрицательных значений, но я не понимаю, как это соответствует предпочтительному диапазону от нуля до единицы в типичной нейронной сети.