Cómo crear una demostración simple de redes neuronales

El núcleo de la red neuronal es la regresión lineal: un método iterativo para obtener la mejor aproximación del problema. Hay dos etapas, entrenamiento y luego trabajo.
Entonces, primero necesita obtener una abstracción de su problema, generar los pares de entrada / salida para el entrenamiento. Como red neuronal general, debería poder converger con buenos pares de entrada / salida. La entrada de su problema puede ser un vector: .
Pero, ¿cuál es el vector de salida? Sí, su problema no tiene un vector de salida significativo.
Puede encontrar cualquier vector de salida, pero si los pares de entrada / salida son irrelevantes, aunque la red neuronal puede convencer, no pronosticará nada.
La red neuronal es una herramienta para obtener el contacto entre las entradas y salidas, su problema es más como un problema de búsqueda. Y lo más importante, la entrada (comida) se pone al azar, turn_eye_some_degree no hará ninguna diferencia. En otras palabras, no se necesita inteligencia para los gusanos, funcionará bien con un comportamiento aleatorio.