Как правильно использовать нейронную сеть с dl4j? ⇐ JAVA

[Anonymous]

Я реализовал модель прямой связи и рекуррентную модель с помощью deeplearning4j для обнаружения аномалий в 1D-сигнале.
Возможно, мне не хватает абстракции, но я подумал, что могу решить эту проблему следующим образом:

• Предварительная обработка данных. У меня есть 5 различных категорий отказов и примерно по 40 примеров в каждой.
  Каждый отказ имеет свою «структуру».
• Построение нейронной сети с 5 выходными нейронами, по одному на каждый отказ. .
• Обучайтесь и оценивайте.
• Теперь я хотел протестировать свою сеть на реальных данных, и она должна обнаружить аномалии в очень длинном 1D
  сигнал. Идея заключалась в том, что сеть должна каким-то образом «перебирать» сигнал и обнаруживать в нем эти сбои
  .

Возможен ли такой подход вообще? ? У вас есть идеи?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/600 ... -with-dl4j