我正在使用@ tensorflow / tfjs-node来处理神经网络。我是一个初学者，尚未完全掌握它们的工作原理，也不了解其背后的数学原理。但是我喜欢和他们一起玩。
所以，我现在正在玩的是创建一个序列：[1、2，...，n]和一个函数，例如n => n + 4或n => n * 2，然后我将其映射到标签。然后我的目标是在不知道函数的情况下使用神经网络预测n + 1，n + 2等。
在使用不同种类的密集层以及不同的激活和优化程序的情况下，通常在经过1000个历元之后，对于n = 1000，我得到的损失非常低。哪一个完美！
但是炸弹来了。对于n => n * n，我似乎损失不大。
我正在使用的代码在这里：https://pastebin.com/KSjAraF0
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我发现了以下片段。那帮助我实现了功能检测。
但是，这并不完全一样，因为在这里您知道有些事情成倍增加。但是我相信这就是我需要思考AI，学习对问题进行建模的方式，这就是99％的努力所在。