История изменений

да все понятно в теории при распознавании минимум есть два класса, 1й и 2й. Надо отличить один от другого,а дальше брать набор признаков классов исходя из предметной области (физической сути объектов классов). Далее надо сделать два набора данных 2х классов - для обучения и для тестирования(по сути для ее обыденной работы нейросети), я пока что завис на том что набор для обучения неправильно распознается(скорее всего мало нейронов и слишком большая длительность данных) еще я забыл сколько надо обучать(последний раз 9 лет назад что-то делал по этому вопросу), у меня нейрон то один то второй переобучается либо выбывает по алгоритму WTA со штрафом и учителем, всегда один нейрон распознает оба набора из обучающей выборки как один класс, то есть один нейрон должен выдавать 12 единиц для своего класса, плюс данные надо отобрать эталоные, а код я так быстро на коленке написал непонятный для вас и остальных

да все понятно в теории при распознавании минимум есть два класса, 1й и 2й. Надо отличить один от другого,а дальше брать набор признаков классов исходя из предметной области (физической сути объектов классов). Далее надо сделать два набора данных 2х классов - для обучения и для тестирования(по сути для ее обыденной работы нейросети), я пока что завис на том что набор для обучения неправильно распознается(скорее всего мало нейронов и слишком большая длительность данных) еще я забыл сколько надо обучать(последний раз 9 лет назад что-то делал по этому вопросу), у меня нейрон то один то второй переобучается либо выбивает по алгоритму WTA со штрафом и учителем, всегда один нейрон распознает оба набора из обучающей выборки как один класс, то есть один нейрон должен выдавать 12 единиц для своего класса, плюс данные надо отобрать эталоные, а код я так быстро на коленке написал непонятный для вас и остальных

да все понятно в теории при распознавании минимум есть два класса, 1й и 2й. Надо отличить один от другого,а дальше брать набор признаков классов исходя из предметной области (физической сути объектов классов). Далее надо сделать два набора данных 2х классов - для обучения и для тестирования(по сути для ее обыденной работы нейросети), я пока что завис на том что набор для обучения неправильно распознается(скорее всего мало нейронов и слишком большая длительность данных) еще я забыл сколько надо обучать(последний раз 9 лет назад что-то делал по этому вопросу), у меня нейрон то один то второй переобучается либо выбивает по алгоритму WTA со штрафом и всегда один нейрон распознает оба набора как один класс, то есть один нейрон должен выдавать 12 единиц для своего класса, плюс данные надо отобрать, а код я так быстро на коленке написал непонятный для вас и остальных