今天是个好日子。
我很好奇人工智能是否有可能基于单个输入绘制时间序列图。以自由落体冲击为例。
假设我们从 100m 高处落下一个球，并记录它相对于时间接收到的力。我们将得到一个如下图所示的图表。
现在我们将球从 120m 的高度落下，记录力，我们得到了除了原始图形之外的另一个图形。
我想知道的是：如果我们有大量关于 60m 到 140m（20m 间隔）高度下降的数据，我们是否能够生成一个回归模型，在给定任意下降高度时绘制响应？（即从 105m 跌落时的图力响应）
非常感谢大家的时间和关注。
给定足够的图形数据，你能否训练人工智能根据输入条件绘制多项式图？
人工智能
机器学习
2021-11-08 19:46:44
1个回答
是的，这是可能的，使用任何支持回归的机器学习方法。您有两种主要方法：
输入下降的高度，多个输出，您要绘制的每个时间偏移量一个。每个单独的输出计算特定偏移时间的预测力。
输入下降的高度和一个时间偏移，一个输出。单个输出计算由于给定高度和给定时间的预测力。
要记住的主要事情是统计学习技术通常不会生成类似物理的模型。接近训练示例的测试输入应该生成合理的图表，这些图表在来自训练数据的图表之间进行插值。远离训练示例的测试输入（例如，您训练从 60m 到 140m 的下降数据，但使用 10m 或 200m 的输入）可能会产生非常不正确的输出。主要的例外是，如果您的 ML 模型包含对基础物理模型的一些很好的猜测，在这种情况下，回归算法可能会调整该模型的参数并过滤掉不应该成为模型一部分的项，从而产生一个可以更好地推断的系统。这不太可能是偶然发生的，它需要预先设计。
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