我开始学习深度学习，并发现了synaptic.js。

我想创建一个预测系统，输入一组数字，希望AI能够理解其中的模式。

我的训练数据将是一个包含两个数字的数组，期望验证的输出是[x, y, z]，其中x和z是表示偶数/奇数的布尔值，y是输入中两个数字的和。

因此：

var trainingSet = [{    'input': [20, 34],    'output': [1, 54, 0]}, {    'input': [22, 33],    'output': [1, 55, 1]},{    'input': [24, 35],    'output': [1, 59, 1]},{    'input': [23, 36],    'output': [0, 59, 0]}];

如果我输入[20, 31]，我希望AI能够知道答案。

我该如何设置这种逻辑呢？

我根据一个YouTube讲座创建了一个jsFiddle，但我不明白代码实际上在做什么…

我制作了一个循环来生成训练数据，在这个jsFiddle中，基本上是这样的：

// 训练数据生成器:var trainingSet = [];for (var i = 0; i < 500; i++) {    var obj = {};    obj.input = [        Math.random() * 10,        Math.random() * 10    ].map(Math.round);    obj.output = [        Number(obj.input[0] % 2 == 0),        obj.input[0] + obj.input[1],        Number(obj.input[1] % 2 == 1)    ]	trainingSet.push(obj);}document.body.innerHTML = JSON.stringify(trainingSet);

回答：

除非你构建的生成器只是为了向我们解释问题，否则这个问题是无法解决的。更正式地说，不存在这样的函数，可以从输出中恢复输入。生成器产生随机数，保留的是它们是奇数还是偶数以及它们的和。存在无限多个数字满足这些条件。从你的例子来看：54 = 20 + 34 = 18 + 36 = 16 + 38 … 如果有驱动这个过程的机制，是可以做到的。但这是随机的。你的神经网络永远无法学习到模式，因为根本没有模式可言。