okidoki, .... du hast es so gewollt

also meine 20 input-neuronen:

- 5 würfel (sortiert von kleiner nach grosser augenzahl)
- runde (1, 2, 3)
- bonus (0: nicht mehr möglich, 1: noch möglich, 2: schon erhalten)
- 13 strategien (0: schon erledigt, 1: noch offen)

meine output-neuronen:
- 13 strategien

in ansätzen macht das netz manchmal schon ganz gute aussagen.
das problem ist m.E. die anzahl der trainingsdatensätze, da bei 20 input-neuronen extrem viele permutationen möglich sind.
und ich brauche wahrscheinlich sehr viele pattern (die sich möglichst nicht wiedersprechen dürfen) bis das netz in der lage ist zu generalisieren.


am anfang hatte ich als outputs auch noch welche augenzahlen wie oft entnommen werden sollen.
das hat sich aber als sinnlos erwiesen und muss dann mit "normalem" code gelöst werden nachdem das netz die strategie angesagt hat.

und ich überlege ob es sinnvoller ist die strategie-inputs ganz wegzulassen und das netz erstmal die strategie nur auf basis der würfel analysieren zu lassen.

anregungen und ideen?