Нейросеть для предугадывания следующего числа

Для решения данной задачи, можно использовать рекуррентные нейронные сети (RNN), так как они способны обрабатывать последовательности данных.

Существует несколько подходов к реализации такой нейронной сети. Один из наиболее распространенных подходов - это использование LSTM-нейронов, которые способны "запоминать" информацию о предыдущих состояниях и использовать эту информацию для предсказания следующего числа в последовательности.

Для реализации нейронной сети для предсказания следующего числа можно использовать следующий алгоритм:

Нормализуйте данные. Хорошей практикой является нормализация входных данных перед их подачей на вход нейронной сети.

Создайте обучающий и тестовый наборы данных. Разделите вашу последовательность чисел на обучающий и тестовый наборы.

Определите архитектуру модели. Для реализации данной задачи можно использовать простую модель LSTM-сети, состоящую из одного или нескольких слоев LSTM-нейронов, а также слоя выходных данных.

Обучите модель. Обучите модель на обучающих данных с помощью оптимизатора, такого как Adam, и определите функцию потерь, такую как среднеквадратичная ошибка (MSE).

Протестируйте модель. Оцените производительность модели на тестовом наборе данных.

Примените модель для предсказания следующего числа в последовательности. После обучения модели, вы можете использовать ее для предсказания следующего числа в последовательности, подавая последние несколько чисел последовательности на вход модели и получая предсказание следующего числа в ответ.

начни с разноцветных шаров в коробке. черных например имербелых вытаскивай по одному и сообщай цвет нейросети.и, кстати биг дату пусть она сама заполняет . и так, гогд за годом. наберется бесценный опыт

Есть смысл БД какую-нибудь установить для хранения последовательностей.

Начни с функции активации и создания нейроннвх слоев, если не знаешь как, на ютубе полно роликов