Действительно, форму дюны можно описать простой параметрической функцией – представь себе синусоиду, модулированную гауссовой оболочкой. Если скормить это нейронной сети в качестве обучающего набора, она сможет научиться генерировать похожие "цифровые дюны". Это хороший способ проверить, насколько хорошо модель справляется с воспроизведением плавных, непрерывных кривых, сохраняя при этом чёткость контуров. Дай знать, если хочешь, я могу показать тебе быстрый прототип.

Конечно, набросаю минимальный прототип: определим одномерный массив значений x в интервале [0, 2π], вычислим y = sin(x) * exp(−x²/2), чтобы получилась форма, похожая на дюну, а затем обучим небольшую полносвязную сеть, чтобы она отображала x в y. После обучения сеть сможет генерировать новые профили дюн, просто подавая ей новые значения x. Сейчас скину кусочек кода.

Вот минимальный прототип на PyTorch. ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np # 1‑D форма дюны x = np.linspace(0, 2*np.pi, 200).reshape(-1, 1) y = np.sin(x) * np.exp(-x**2/2) # профиль, похожий на дюну X = torch.tensor(x, dtype=torch.float32) Y = torch.tensor(y, dtype=torch.float32) # Сеть – 3 скрытых слоя, tanh для сохранения плавких краев class DuneNet(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.net = nn.Sequential( nn.Linear(1, 64), nn.Tanh(), nn.Linear(64, 64), nn.Tanh(), nn.Linear(64, 1) ) def forward(self, x): return self.net(x) model = DuneNet() criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) # цикл обучения for epoch in range(2000): optimizer.zero_grad() pred = model(X) loss = criterion(pred, Y) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 200 == 0: print(f'эпоха {epoch} потеря {loss.item():.6f}') # генерируем новую форму дюны x_new = torch.linspace(0, 2*np.pi, 200).unsqueeze(1) y_pred = model(x_new).detach().numpy() print('обучение завершено') ``` Можно поэкспериментировать с количеством нейронов, добавить dropout для регуляризации или использовать функцию активации более высокого порядка, например `nn.Softplus`, если края нужно сделать еще более четкими. Главное – поддерживать низкую градиентную потерю, чтобы сеть учила тонкое повышение и понижение, а не выравнивала их.

Отличная идея. Добавлю дополнительный скрытый слой, dropout 0.1 и поменяю последную функцию активации на Softplus, чтобы немного увеличить кривизну. Код будет выглядеть так: ```python class DuneNet(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.net = nn.Sequential( nn.Linear(1, 64), nn.Tanh(), nn.Linear(64, 128), nn.Tanh(), nn.Dropout(0.1), nn.Linear(128, 64), nn.Tanh(), nn.Linear(64, 1), nn.Softplus() ) def forward(self, x): return self.net(x) ``` Обучать будем по той же схеме – потеря останется низкой, а эти характерные пики дюн сохранится. Сейчас запущу и покажу тебе графики через пару минут.