Budowa sieci neuronowej mającej na wejściu 1 wymiar a na wyjściu tablice

1

Cześć,

staram się od jakiegoś czasu znaleźć źródło wiedzy które pomogłoby odpowiedzieć na takie pytanie :
Mamy dwie tablice T oraz U, wymiary T to 100, a wymiar U to (100, 40, 40).
T reprezentuje czasy a U to jest 100 klatek o wymiarach 40 na 40, każda odpowiadająca odpowiedniej wartości z T.
Chcę zrobić sieć neuronową którą dałoby się wytrenować dając jej na input T, a na output mają wychodzić tablice o wymiarach 40,40.
Potem chcę robić predykcję jak ta tablica by wyglądała dla jakieś wartości z poza T.

Czy ktoś wie jak się za takie coś zabrać?

ps. Brakuje na forum jakiegoś działu od AI/ML/DP...

1

W skrocie szukasz czegos pod haslem "predykcja obrazu".
Wg mnie nie wystarczy na wejsciu opierac sie na czasie, trzeba by brac pod uwage poprzednie obrazy i odleglosc od nich w czasie.
Dodatkowo kazdy poprzedni (a nie tylko ostatni) obraz powinien wplywac na wynik.

Byc moze warto zamienic czas bezwzgledny
na informacje o odleglosci czasowej od poprzedniego znanego stanu.

0
vpiotr napisał(a):

W skrocie szukasz czegos pod haslem "predykcja obrazu".

Tak dokładnie, inaczej bym tego nie nazwał.

Wg mnie nie wystarczy na wejsciu opierac sie na czasie, trzeba by brac pod uwage poprzednie obrazy i odleglosc od nich w czasie.
Również jak najbardziej się zgadzam.

Dodatkowo kazdy poprzedni (a nie tylko ostatni) obraz powinien wplywac na wynik.

Zapewne, odpowiedzi bądź rozwiązań należy szukać pod hasłami rekurencyjnych sieci neuronowych - dla szeregów czasowych to umiem zrobić, ale nie do końca wiem jak to zastosować jeśli na wyjściu mamy mieć dwa wymiary.

Dodatkowo, dane które mam są zależne od siebie, następne są ewolucją w czasie poprzednich. Pomysł jest taki aby zaprząc maszynerię sieci neuronowych do symulacji równań różniczkowych cząstkowych. Mam zakodowane rozwiązanie numeryczne równania dyfuzji-konwekcji w dwóch wymiarach, czyli mam dane (t, u(x,t), u(y,t)) gdzie u to temperatura w danej chwili t w punkcie (x,y). Teraz chcę je wrzucić umiejętnie do sieci neuronowej odpowiednio zrobionej, stąd pytanie o wskazówki.

1

Hasło: "neural network image prediction"
Przykładowy wynik:

Z tego co pamiętam LSTM jest standardem tutaj. Podobnie ReLU.
Szukałbym przykładów dla Keras i Tensorflow.

0

@vpiotr: Wielkie dzięki za odpowiedzi. Problem udało się rozwiązać. W efekcie uzyskałem działającą sieć która robi predykcję obrazu w czasie - póki co bardzo marnie ale i jest to po prostu sklejenie odpowiednich narzędzi w kerasie tak aby dla czasu t dawało tablicę (u_x, u_y) w funkcji czasu. Teraz się biorę za ulepszanie tego i może jakiś ciekawy projekt z tego powstanie.

A z powyższymi linkami się zapoznam. Nie ukrywam, że też trafiłem z moimi zapytaniami w google na kilka publikacji bądź prac naukowych - myślałem że temat jest trochę bardziej oklepany i nie trzeba rozwiązań szukać w publikacjach, ale takie źródła mnie nie odstraszają więc coś może z tego wyskrobię.

0

@MateInf: zarzuć jakiś filmik jak Ci coś wyjdzie

1 użytkowników online, w tym zalogowanych: 0, gości: 1, botów: 0