ли направлении думаю.
Есть задача определенным образом "сглаживать" графики.
Нарисовал как мог :)
На графике уровень топлива в баке а\м. на нем имеются всекого рода шумы (Рис1)и т.д.
Вопрос может ли нейронная сеть выдавать сглаженные графики (Рис2)?
Мой ход мыслей такой:
у нас есть достаточно много подобных данных. Разбить их на куски по 24ч. и для каждого такого куска данных самим сделать правильные "сглаженные" графики.
График в моем понимании это n точек.(например 100)
Вопрос можно ли делать такую обучающую выборку : 100 входных переменных и 100 результирующих(т.е. те что надо предсказать). (извините за отсутствие терминологии) ?
так будет работать? или надо как то по другому организовать данные ?
seq2seq это вроде бы, но я тоже не сеньор. А зачем здесь нейронка?
А просто скользящим средним не вариант?
Привет, звучит как задача, для которой не нужны нейронные сети
Обсуждают сегодня