Ruby中的神经网络训练

说到神经网络，我完全是个初学者。我一整天都在和ruby fann和ai4r搏斗，不幸的是我没有任何东西可以展示，所以我想我会来到Stack Overflow，问问这里有知识的人

我有一组样本——每天都有一个数据点，但它们不符合我能够找到的任何清晰模式（我尝试了几个回归）。尽管如此，我认为如果有任何方法可以预测从日期到未来的数据，那将是一件好事，我认为神经网络将是一种很好的方法来生成一个函数，希望能够表达这种关系

日期是DateTime对象，数据点是十进制数，如7.68。我将DateTime对象转换为浮点数，然后除以1000000000得到一个介于0和1之间的数字，我将十进制数除以1000也得到一个介于0和1之间的数字。我有一千多个样品。。。下面是一段简短的摘录：

[
  ["2012-03-15", "7.68"],
  ["2012-03-14", "4.221"],
  ["2012-03-13", "12.212"],
  ["2012-03-12", "42.1"]
]

当转换时，它是这样的：

[
  [0.13317696, 0.000768],
  [0.13316832, 0.0004221],
  [0.13315968, 0.0012212],
  [0.13315104, 0.00421]
]

我有点希望这种转变不是必要的，但我离题了。问题是AI4R和Ruby FANN都返回一个常量，通常是在样本的中间，当我运行它们时。以下是ruby fann的代码：

@fann = RubyFann::Standard.new(:num_inputs=>1, :hidden_neurons=>[3, 3], :num_outputs=>1)
training_data = RubyFann::TrainData.new(:inputs => formatted_data.collect{|d| [d.first]}, :desired_outputs => formatted_data.collect{|d| [d.last]})
@fann.train_on_data(training_data, 1000, 1, 0.0001)
@fann.run([DateTime.now.to_f / 10000000000.0]) # Always something random, and always the same number no matter what date I request it for

对于ai4r：

@ai4r = Ai4r::NeuralNetwork::Backpropagation.new([1, 3, 3, 1])
1000.times do
  formatted_data.each do |data|
    @ai4r.train(data.first, data.last)
  end
end
@ai4r.eval([DateTime.now.to_f / 10000000000.0]) # A different result frmo above, but always seemingly random and the same for any requested date

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我觉得我错过了一些基本的东西。我知道这是一个相当开放的问题，但如果有人能帮我弄清楚我是如何不当地教授我的神经网络的，我将非常感激

阿尔法的评论很有道理，使用NN的替代方法可能更合适

这取决于问题，但如果一天的价值甚至部分是 将前几天的值作为时间序列处理可能会产生更好的结果 结果

然后，您将教NN生成一天的值作为函数 例如，前十天值的窗口；你也可以保留日期 参数作为[0,1]之间的实际输入比例，因为您认为它有显著的影响

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一天的价值。

你的问题之一是你处理的数字太少。当我将期望误差设置为0.0001时，我甚至无法正确预测您上面提到的训练数据。您应该考虑任何其他方式来编码您的输入和输出。将年、月和日单独输入是否合理？也许您可以对这些特性（）中的任何一个使用c中的1编码。我遇到了同样的问题-您有没有弄明白这一点？我们一定是神经网络出了问题，我不明白。。