Neuronale Netze. Fragen an die Experten. - Seite 20
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Welche Daten oder Ergebnisse müssen Sie vorlegen, damit Sie das Problem konkret benennen können?
Wahrscheinlich für den Anfang.
1) Struktur des Netzes: Anzahl der Schichten, Neuronen, Gewichte
2) Umfang der Trainingsstichprobe und Anzahl der Epochen
3) relativer Fehler des Netzes am Ende des Trainings
4) Parameter für die Initialisierung der Gewichte - die Form der Verteilung der Werte und ihre Varianz.
Ich habe das Thema noch einmal durchgelesen, ich verstehe 1 und 2.
Wahrscheinlich zunächst mit
1) Netzstruktur: Anzahl der Schichten, Neuronen, Gewichte
2) Umfang der Trainingsstichprobe und Anzahl der Epochen
3) relativer Fehler des Netzes am Ende des Trainings
4) Parameter für die Initialisierung der Gewichte - die Form der Verteilung der Werte und ihre Varianz.
Ich habe den Thread noch einmal überflogen und sehe, dass es um 1 und 2 geht.
zu Punkt 3 in der Anlage, wenn ich Sie richtig verstehe.
zu Punkt 4 kann ich im Handbuch nichts finden, ich werde weiter recherchieren, aber ich denke, dass die Verteilung gleichmäßig über einen Bereich von Werten ist, z. B. [-1;1]
Aber nicht, um die Testergebnisse drastisch zu verändern! Verstehen Sie das?
Hier sind die Ergebnisse der Läufe über den Testzeitraum von 1 Monat:
-9337
+5060
....
Und ich gehe davon aus, dass dies während der Ausbildungszeit geschieht? FANN?
GA verwenden.
Nun, GA ist das Problem der Lähmung nicht fremd.
Übrigens habe ich mir Ihre Bibliothek mit Interesse angesehen. Gab es nicht einen Thread, in dem das diskutiert wurde? Alle Gedanken und Fragen....
1) Auch für GA ist das Problem der Lähmung nicht neu.
2) Übrigens habe ich mir Ihre Bibliothek mit Interesse angesehen. Gab es nicht einen Thread, in dem das diskutiert wurde? Alle Gedanken und Fragen....
1) Es ist nicht außerirdisch. Aber dieses Problem ist im Vergleich zu anderen Methoden der Optimierung/Training von NS viel weniger relevant.
2) Es gab keinen Diskussionsfaden speziell zu meinem Algorithmus. Hier werden einige Fragen beantwortet.
und genetische Algorithmen"
Bewerbungen für Kurzzeit-Fortbildungskurse "Künstliche Neuronale Netze und Genetische Algorithmen" sind geschlossen
Künstliche neuronale Netze und genetische Algorithmen",
durchgeführt von der Abteilung für Weiterbildung der Staatlichen M.V. Lomonossow-Universität Moskau
Staatliche V.V. Lomonosov-Universität Moskau auf der Grundlage des Kernforschungsinstituts der Staatlichen Universität Moskau
Staatliche Universität Moskau. Die Absolventinnen und Absolventen der Kurse erhalten ein staatliches Zertifikat über die berufliche Fortbildung.
staatlicher Fortbildungsnachweis.
Die Schulungen finden zweimal pro Woche abends ab 19.00 Uhr statt.
Der Unterricht beginnt am 25. Februar 2011.
Um mehr über das Kursprogramm zu erfahren, erhalten Sie weitere Informationen und
Bitte klicken Sie hier, um sich für den Kurs zu bewerben:
http://www.neuroproject.ru/kpk.php
zu Punkt 3, wenn ich Sie richtig verstanden habe, in der Anlage.
zu Punkt 4 kann ich im Handbuch nichts finden, ich werde weiter suchen, aber ich denke, die Verteilung ist gleichmäßig über einen Wertebereich, z. B. [-1;1].
Ja, das stimmt.
% richtig - gilt dies für die Ausbildungsstichprobe oder für die Teststichprobe?
Und noch eine Frage: Meinen Sie nicht, dass für einen Netzklassifikator 1 Input irgendwie ziemlich... nicht genug?
Und ich gehe davon aus, dass dies während der Ausbildungszeit geschieht? FANN?
1. Ja, hier ist die FANN.
2. Nein, das sind die OOS-Ergebnisse desselben NS, der unter denselben Bedingungen und mit denselben OPs trainiert wurde.
Ja, das stimmt.
% richtig - gilt das für die Ausbildungsstichprobe oder für die Teststichprobe?
Und noch eine Frage: Meinen Sie nicht, dass für ein Klassifizierungsnetzwerk 1 Input ein bisschen... nicht genug?
)) Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit.
1. prozentuale Korrektheit - es handelt sich um ein Testmuster. Im Zusammenhang mit diesem TS sind 57 % gut, 60 % sehr gut und 65 % oder mehr ausgezeichnet.
2. Warum nicht genug? Genug ist genug. Wenn ich diese Daten (mit Dimension = 1) mit linearen oder visuellen Methoden in Klassen einteilen kann, warum kann ich dies nicht konsequent mit NS reproduzieren ?
...............
Nun habe ich in Statistics 6 versucht, die eingereichten Trainingsbeispiele (TS) mit einem probabilistischen neuronalen Netz (PNNS) zu klassifizieren.
Empirisch habe ich den Glättungskoeffizienten = 0,05 gewählt.
Dann wurde er wiederholt umgeschult. Die Ergebnisse sind stabil und ändern sich nicht von Training zu Training.
Wenn dies zutrifft, stellt sich eine neue Frage: Wie kann VNS zur Verwendung mit FANN übertragen werden?
Wie bei SVM:
Diese Medode wird immer eine einzige Teilungsebene .... finden.
Viel Glück ....
Vladislav, danke für die vorgeschlagene Methode.
Hier ist ein Auszug aus der Beschreibung:
Ist dies eine Voraussetzung für diese Methode?
In meinen OPs sind die Klassen ja stark durchmischt:
Und die Dimensionalität meines OPs ist auch gleich 1, so wie ich es verstehe, funktioniert es nicht auf der Plus-Seite:
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Wenn Sie diese Methode bereits anwenden, könnten Sie vielleicht versuchen, meine Daten aufzuteilen?