Почему нейронная сеть с рекуррентными связями (РНН) не успешно проходит обучение?

Причины, по которым РНН может не успешно проходить обучение, могут быть следующими:

1. Проблема исчезающего градиента: В РНН градиент может быстро затухать или взрываться со временем, особенно если сеть имеет большую глубину. Это означает, что информация о предыдущих состояниях может теряться или искажаться, что затрудняет обучение сети.

2. Затухающий или взрывающий градиент: При обратном распространении ошибки градиенты могут затухать или взрываться. В результате, веса РНН обновляются неправильно и сеть не может эффективно изучать долгосрочные зависимости.

3. Ограниченная емкость: РНН может иметь ограниченную емкость для хранения исходной информации. Если информация, которую требуется запомнить, слишком большая, сеть может быть неспособна запомнить все необходимые детали.

В отношении предсказания погоды на основе температурных данных с 1990 года, есть несколько возможных причин, почему сеть может генерировать случайные значения:

1. Несоответствие модели: Погода зависит от множества факторов, включая атмосферные условия, геолокацию, временную шкалу и другие переменные. Возможно, что модель РНН не учитывает достаточно этих факторов или не справляется с сложностью зависимостей.

2. Недостаточное обучающее множество: Если обучающие данные недостаточно разнообразны или не представляют релевантные погодные условия, то сеть может не выучить адекватных закономерностей для предсказания погоды.

3. Проблемы входных данных: Входные данные, такие как список температурных значений, могут содержать шум, отсутствие данных или другие аномалии. Такие проблемы могут привести к неточным или случайным предсказаниям.

4. Ошибка в обучении: Процесс обучения нейронной сети может быть сложным и требует тщательной настройки гиперпараметров модели. Неправильные настройки или выбор алгоритма обучения могут привести к неправильным предсказаниям.

Предсказывать погоду на основе исторических данных температуры и скорости ветра простым способом невозможно. Для этого необходимо иметь доступ к полной и точной информации о погоде в определенном месте и на определенное время. Для предсказания погоды используется информация из различных метеорологических источников, которые охватывают широкую область или регион. Нейронная сеть может использоваться для предсказания погоды на ближайшие часы, но для достижения точных результатов требуется сложные модели и большие вычислительные мощности.

Предсказание погоды на основе исторических данных о температуре и скорости ветра не является простой задачей. При отсутствии подробной информации о месте и времени измерений невозможно использовать простые алгоритмы для такого предсказания. Для достижения успешного прогноза погоды необходимо иметь доступ к большому объему данных о погодных условиях, собранных со всей планеты или ближайшего региона, а также учитывать скорость распространения изменений в погоде. Для создания надежной модели прогнозирования погоды, вероятно, понадобятся сложные и глубокие нейронные сети, а также достаточные вычислительные ресурсы.