我应该用哪种机器学习方法来记住一个自然数序列？
我应该用哪种机器学习方法来记住一个自然数序列？
提问于 2020-06-19 17:22:04
我需要训练一个模型，让它记住一系列的自然数，例如，1-100(1，2，3 .当使用诸如1 2 3 ...74 75 32 76 77等输入序列测试时.99 100 101，应指出这两种不正常现象，即32和101。
注意：，上面的示例有100个唯一键，即1到100个。
我计划训练的实际模型输入了大约10k的自然数(，大约300个不同序列中重复的唯一键)，并且测试也将类似于我在上面的例子中提到的，测试文件中有多个不符合序列的数字。
我对机器学习的概念很陌生，很难理解这一点。有什么办法吗？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2020-06-19 17:39:21
我建议使用RNN。这是一个递归神经网络。在训练的同时，它逆时间而行。它对序列做得很棒。您可以更好地使用LSTMs(长期内存网络)或模型中的双向层。
https://www.tensorflow.org/guide/keras/rnn
- 查看本教程，让您快速地了解这类模型：
如果你是机器学习新手，不能理解这一点，那就行了。我也没有。但是复制并粘贴代码，在模型的超视距中播放。学习的最好方法是做。但是，确保在你做完这件事后，要坚定地理解LSTM是如何工作的。如果你不知道神经网络或其他机器学习技术是如何工作的，我建议你现在就学习它们。一个很好的起点是线性回归。我通过制作一个笔记本来理解它是如何工作的，在这里我写了所有的数学，我从这个统计教程中学到了所有的东西：
- http://onlinestatbook.com/2/regression/intro.html
这就是我所拥有的。如果你什么都不明白，那就和我联系吧。我认为有一种方法可以在堆叠溢出的情况下进行DM。如果不编辑你的问题或更好，评论我的答案，我会编辑它。:)
把你的笔记本贴出来也许我能帮上忙？
现在再见，快乐的编码:)
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https://stackoverflow.com/questions/62475498
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