Darstellen von Funktionen in Tensorflow Neuronales Netzwerk

Question

Ich habe mit dem Tensorflow-Spielplatz herumgespielt: http://playground.tensorflow.org/ und habe einige interessante Netzwerke entworfen, die ich in einem tatsächlichen Tensorflow-Job bereitstellen möchte.

Ich habe festgestellt, auf dem Spielplatz stellen sie Feature-Sets als Funktionen x, x^2, Sinus (x) und so weiter.

Feature Sets on Tensorflow Playground

Meine Frage: Was ist der beste Weg, diese Art von Transformationsfunktionen in einem tensorflow Job zu vertreten? Wie gehen die Leute normalerweise damit um? In Transformationen vor der Eingabeebene ODER im Netzwerk selbst?

Ich habe einige Erfahrung geschrieben grundlegende Regression in Tensorflow schreiben und spielen mit benutzerdefinierten Datasets, aber bin ein relativer Anfänger zu tiefem Lernen.

Answer 1

Grundsätzlich müssen Sie einige Funktionen aus dem Dataset extrahieren und sie sollten Ihr Problem am besten beschreiben. Versuchen Sie also, Daten aus Ihrem Dataset zu generieren, indem Sie zuerst verschiedene Algorithmen \ functions verwenden, sie dann so umformen, dass sie auf Ihre Modelleingaben passen (oder umgekehrt) und diese Inhalte dann an Neural Net weiterleiten.