Les réseaux neuronaux. Questions des experts. - page 15
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Vous avez un espace de solution à 2 dimensions dans votre figure. Et l'entrée n'est qu'une seule valeur - comment est-ce possible ?
Peut-être vaut-il vraiment la peine de se familiariser avec le sujet à un niveau minimal pour poursuivre la discussion ?
Vous avez un espace de solution à 2 dimensions dans votre figure. Et l'entrée n'est qu'une seule valeur - comment est-ce possible ?
Peut-être vaut-il vraiment la peine de se familiariser avec le sujet à un niveau minimal pour poursuivre la discussion ?
En écrivant, j'étais conscient que la figure ne correspond pas exactement, mais c'est juste un exemple de classes qui se chevauchent, tiré d'un article de ce forum. Ça ne change rien à l'affaire.
Je le répète, il existe déjà une solution à cette tâche, mais elle est linéaire.
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OK, je vais dessiner le mien maintenant.
Le fait main est toujours mieux..... )
Juste au cas où, laissez-moi vous expliquer.
L'espace est unidimensionnel, les données sont étalées pour plus de clarté.
Le MLP est donc quelque chose comme 1-N-1, où 1 entrée, N neurones dans la couche cachée (activation f en forme de S), 1 sortie -1 ou 1 (activation f logique). N dépendra du degré de description détaillée de la fonction souhaitée par le réseau.
J'en ai marre de piquer. Les deux comme ceci, comme cela, et comme cela.
N a essayé de 3 à 140.
Sortie des deux neurones 1 et 2.
Et ainsi de suite.
Maintenant je vais essayer de poster des résultats....
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J'aime tout faire moi-même, mais je sais que je vais échouer. Je ne sais pas ce que je fais.
Bien qu'il existe une solution (linéaire), même codée, et qu'elle fonctionne.
Je me demande... Le langage MQL est-il capable de faire cela ?
http://rutube.ru/tracks/3140465.html?v=d80d4eebf754c9fcfa2116bc496b083a
......
Je vais essayer de poster les résultats maintenant.....
.......Il existe cependant une solution (linéaire), même codée, et elle fonctionne.
Pour votre information, si vous pouvez faire quelque chose sans utiliser le NS, il est préférable de ne pas tirer le NS. Ce serait une corvée de l'enseigner. J'y ai été confronté plus d'une fois, et la littérature à ce sujet parle. Mais si vous comprenez l'essence de la décision linéaire, et si vous pré-traitez bien les données dans le contexte de cette essence. Ensuite, NS peut travailler en accord avec la solution linéaire. Avec l'hypothèse d'erreurs propres à NS.....
Je n'ai pas compris ce que signifie "en conformité avec la solution lichy", mais en général - je suis d'accord. :)
Mais apparemment, Lasso entraîne son réseau biologique à travailler avec des réseaux artificiels de cette manière.