прогнозирование временного ряда двухслойная нейросеть

[ProkopOFF]

Задача такая: Составить обучающую программу двухслойной нейронной сети, интерпретирующей временной ряд, по алгоритму обратного распространения ошибки. В сети 6 входных и один выходной нейроны, в скрытом слое число нейронов взять не более 10. Параметры обучающей программы: шаг обучения a=0.1, предполагаемая точность E=0.01, временной шаг t=0.1 , начальный момент t=0, длина обучающей серии T=1000 .

временная функция выглядит так y(t)=t/5+sin(t+3);

вопросы собственно, какую функцию активации лучше использовать в нейронах скрытого слоя и в выходном нейроне??

вопросы собственно, какую функцию активации лучше использовать в нейронах скрытого слоя и в выходном нейроне??

дурацкий вопрос. ну кому кроме тебе это знать? тут все от данных зависит, а данные у тебя.

кроссвалидацией подберешь.

в скрытом слое число нейронов взять не более 10. Параметры обучающей программы: шаг обучения a=0.1, предполагаемая точность E=0.01, временной шаг t=0.1 , начальный момент t=0, длина обучающей серии T=1000 .

ну или требуй функцию актиации от своего препода который дал тебе эти параметры, но забыл назвать функцию