Ostatnia wiadomość z poprzedniej strony wątku
Cóż to nie będzie proste zadanie ale na obecnym etapie jest to po prostu
sieć neuronowa GRU i pozwolę sobie przekleić tutaj to co już napisałem na Nordacie:
W obecnej wersji mikroGRUcast wykorzystujemy dwie warstwy GRU po 128 neuronów każda, z zastosowanym dropoutem na poziomie 20%, aby ograniczyć przeuczenie. Warstwa wyjściowa generuje od razu pełną prognozę siedmiodniową, czyli 7 dni pomnożone przez dwie wartości temperaturowe: temperaturę średnią oraz maksymalną. Sam model trenujemy z użyciem optymalizatora Adam, na batchach po 64 próbki, przez około 50-60 epok i co najważniejsze to faktycznie działa, bo same prognozy zaczynają wyglądać spójnie, logicznie i, co kluczowe, wiarygodnie. Dodatkowo, żeby wynik był jeszcze bliższy rzeczywistości, wprowadziłem niewielki szum gaussowski na etapie wyświetlania prognoz. We wcześniejszych testach zauważyłem bowiem, że model miał tendencję do nienaturalnie gładkich przebiegów, z idealnymi skokami co 0,1C. Po dodaniu szumu wartości zaczęły delikatnie drgać dokładnie tak, jak w prawdziwych prognozach pogody.
mogę dodać jeszcze że wszystko działa w oparciu o pythona i bibliotekę pytorch i że proces tworzenia tego cuda był całkiem niezapomnianą zabawą
Damiano Robingren
Prezes firmy BAZTEK, Esperantysta
La Esperantismo celas la reciprokan sinkomprenadon kaj
konsekvence ankaŭ estimon kaj amon inter ĉiuj gentoj kaj nacioj.
L.L. ZAMENHOF
