Javascript 简单的深度学习预测

我开始学习深度学习，并找到了

synaptic.js

我想创建一个预测系统，在那里我有一个数字输入，并希望人工智能理解模式

我的训练数据是一个由2个数字组成的数组，我要验证的输出是[x，y，z]，其中x和z是偶数/奇数的布尔值，y是输入中两个数字的总和

因此：

如果我输入

[20,31]

，我想让人工智能知道答案

我如何建立这样的逻辑

我开始了一个基于，但不明白代码的实际用途

循环生成培训数据，基本上是：

//训练数据生成器：
var培训集=[]；
对于（变量i=0；i<500；i++）{
var obj={}；
对象输入=[
Math.random（）*10，
Math.random（）*10
].地图（数学圆）；
对象输出=[
数字（对象输入[0]%2==0），
对象输入[0]+对象输入[1]，
数字（对象输入[1]%2==1）
]
训练集推力（obj）；
}
document.body.innerHTML=JSON.stringify（trainingSet）除非您构建的生成器只是为了向我们解释问题，否则问题是无法解决的。更正式地说，不存在可以从输出恢复输入的函数。生成器生成随机数，保留的是它们是否为奇数/偶数以及总和。存在满足这些标准的无穷多个数字。从你的例子来看：54=20+34=18+36=16+38。。。如果有一个过程推动这一点，它是可以做到的。但这是随机的。您的神经网络永远无法学习模式，因为没有模式。
可能是您选择了语言和问题（对于NNs都是错误的选择），但您没有添加任何自己的尝试。这看起来像是糟糕的准备。编辑：在访问了这个JSFIDLE链接（这不是最好的方式）之后，可能会有一个简单的模型，但是如果它真的是一个（线性）感知器，它将不会很好地工作，并且您将在任何好的神经网络课程的第一部分中了解到（模型的复杂性是否足以解决您的问题？您的问题是线性可分离的吗？否）。所以先学理论吧。@sascha我看不出有任何理由否决这个问题。它是具体的，描述得很好，作者明确地试图解决它。说“学习理论”是没有用的，可以应用于大多数问题。给作者：如果我错了，那就对了，但是这个问题不应该倒过来吗？在您的陈述中，您希望根据输出预测输入，因此有效地输出应该是您的培训。@LukaszTracewski“输出应该是您的培训”-有道理。没有想到用那种方式来看待这个问题。将尝试反转逻辑，并将输出用作数据。然后转到解决方案！除非您构建的生成器只是为了向我们解释问题，否则问题是无法解决的。更正式地说，不存在可以从输出恢复输入的函数。生成器生成随机数，保留的是它们是否为奇数/偶数以及总和。存在满足这些标准的无穷多个数字。从你的例子来看：54=20+34=18+36=16+38。。。如果有一个过程推动这一点，它是可以做到的。但这是随机的。你的神经网络永远无法学习模式，因为没有模式。@LukaszTracewski这是有价值的信息，可以组织我的思考方式并进行分析。“不存在可以从输出恢复输入的函数”-这将是我的起点。非常感谢。如果您想提供此评论作为回答，请这样做。否则将很快删除此问题。虽然我认为不好的论文也应该发表，这样其他人就可以和他们一起学习：）再次感谢！
var trainingSet = [{
    'input': [20, 34],
    'output': [1, 54, 0]
}, {
    'input': [22, 33],
    'output': [1, 55, 1]
},{
    'input': [24, 35],
    'output': [1, 59, 1]
},{
    'input': [23, 36],
    'output': [0, 59, 0]
}];