Нейросеть на многослойных перцептронах

[capzap]

Там "проблема" и в том, что тов. capzap делал "обучение" модели на самом ПЛК.
Это, вообще говоря, сомнительный подход. Ну, можно посомневаться в целесообразности использования ПЛК для шага обучения.

Скорее всего, учить нужно на нормальном ПК (можно оперировать гораздо большими объёмами данных, строить графики), а полученную модель (коэффициенты) загружать в ПЛК.

с готовыми коэффициентам я выкладывал пример в разделе ПР, так что о сомнительности я осведомлен, но если необходимо дообучение, например из-за сезонности, то режим тренировки понадобиться в этом случае пока ошибка не станет приемлемой, близкой к нулю

[Владимир Ситников]

с готовыми коэффициентам я выкладывал пример в разделе ПР, так что о сомнительности я осведомлен, но если необходимо дообучение, например из-за сезонности, то режим тренировки понадобиться в этом случае пока ошибка не станет приемлемой, близкой к нулю

В том-то и дело, что на ПК можно погонять разные алгоритмы с разными параметрами и выбрать наиболее подходящий.
На ПЛК ни график толком не построишь, ни обучение толком не проведёшь (т.к. тупо нет библиотек, а реализовывать с нуля смысла нет), ни проверишь "как бы действовал алгоритм в тех или иных условиях".

Поиграться -- можно и на ПЛК. В смысле, "если нечем заняться вечером, то можно и запустить МО на ПЛК". Хотя, всё равно для того, чтобы таким заниматься нужно хоть что-то понимать.

Если же говорить о реальном использовании МО, то обучать, дообучать, переобучать нужно на нормальном ПК.
Если говорить об изучении МО, то это лучше делать на Coursera, конференциях и т.п.