Я создал небольшую игру с p5js. В игре есть мяч, в который можно стрелять по регулируемому ангелу и мощности. Мяч должен попасть в цель со случайным расстоянием и высотой.
Теперь я хочу построить нейронную сеть с tenorflow.js, которая всегда попадает в цель. Я знаю, что эта проблема может быть решена с помощью простого алгоритма, но я хочу изучить тензор потока.
Для обучения моей модели я создал набор данных с 10000 записями. Он состоит из расстояния и высоты цели, а также значений силы и ангела, чтобы поразить ее. Затем я использовал настройку модели из цветового классификатора Даниэля Шиффмана и настроил входы и выходы для своих целей. Я нанес на карту выход на ангела и власть.
Чем я это тренировал. Но потеря не уменьшилась.
После небольшого исследования я обнаружил, что выходы в сумме составляют 1, поэтому нет смысла использовать нормализованный выход и отображать его на расстоянии и ангеле.
Теперь мои вопросы:
Как я могу получить ангела и власть с выхода?
Сколько слоев это должно иметь?
Какие функции активации и потери я должен использовать?
Или проблема v сложная для моей первой попытки с tenorflow.js?
Надеюсь, я четко это описал.
Редактировать
Я понял, что моей самой большой проблемой является функция вывода. Может ли кто-нибудь дать мне подсказку, которую я должен использовать или как я могу ее разработать? Я не нахожу ничего по этой теме на сайте tenorflow.js