Решить задачу с помощью ИИ точнее ИНС? Вообщем очень надо научить ИНС решать начнем с простого, обычное уравнение с одним неизвестным то есть вида a+x=b, где a,b-числа которые будут заданы. Сколько на это нужно нейронов,слоёв алгоритм обучения, обучающая выборка,тестирующая выборка. В дальнейшем планирую научить решать квадратное уравнение,потом дифференциальное, и наконец уравнение Шрёдингера. Объясните неопытному профессионалу
Для обучения нейронной сети решать уравнение вида a+x=b достаточно будет использовать простую однослойную нейронную сеть с одним нейроном. Обучающая выборка будет состоять из пар чисел (a, b), а тестирующая выборка - из пар (a, b), на которых сеть будет тестироваться.
Алгоритм обучения может быть простым градиентным спуском или методом обратного распространения ошибки, так как задача решения такого уравнения не требует сложных методов оптимизации.
Для более сложных уравнений, таких как квадратное уравнение, дифференциальное уравнение или уравнение Шрёдингера, потребуется более сложная архитектура нейронной сети, возможно, использование многослойной нейронной сети с несколькими скрытыми слоями и нейронами. Обучающая выборка для более сложных уравнений будет содержать больше данных и пар (a, b), а тестирующая выборка будет использоваться для проверки обученной сети.
Обучение нейронной сети для решения более сложных уравнений потребует более длительного времени и обширных вычислительных ресурсов, но с применением глубокого обучения и подходов к обучению нейронных сетей, это становится возможным.
Для обучения нейронной сети решать уравнение вида a+x=b достаточно будет использовать простую однослойную нейронную сеть с одним нейроном. Обучающая выборка будет состоять из пар чисел (a, b), а тестирующая выборка - из пар (a, b), на которых сеть будет тестироваться.
Алгоритм обучения может быть простым градиентным спуском или методом обратного распространения ошибки, так как задача решения такого уравнения не требует сложных методов оптимизации.
Для более сложных уравнений, таких как квадратное уравнение, дифференциальное уравнение или уравнение Шрёдингера, потребуется более сложная архитектура нейронной сети, возможно, использование многослойной нейронной сети с несколькими скрытыми слоями и нейронами. Обучающая выборка для более сложных уравнений будет содержать больше данных и пар (a, b), а тестирующая выборка будет использоваться для проверки обученной сети.
Обучение нейронной сети для решения более сложных уравнений потребует более длительного времени и обширных вычислительных ресурсов, но с применением глубокого обучения и подходов к обучению нейронных сетей, это становится возможным.