確率的ニューラルネットワーク
1)Вероятностная нейронная сеть. Как функционирует(не пойму).
2)Как настроить веса и т.д. Везде поверхостное описание. Можете рассказать мат. аппорат.
1) PNN（Probabilistic Neural Network）は、MLP（Multilayer Perspectron）と同じものです。
3）一般に、このようなネットワークの多重化は混乱を招くだけである。実は、ネットワークは、次のように分かれています。
b) リンク、スター、ラティス（その他思いつく限り）のトポロジーによる。
1) Вероятностные нейронные сети (PNN) есть тоже самое, что и многослойный персептрон (MLP).
3) Вообще, это многообразие сетей лишь запутывает. На самом деле, сети делятся:
а) по количеству скрытых слоев
б) по топологии связей, звездообразные, решетка (и др. какие взбредут в голову)
в) по типу активационной функции в нейронах
г) С обратными связями или без, с гибридными связями.
Вот у нас есть образцы n из A и k из B. каждый обр. обладает z кол-вом параметров. Появляется неизвестный элемент и нам надо его отнести к А или B. Ну и как? Евклидово расстояние брать?
を2文字で表現しています。
ある点（認識可能なベクトル）において、放射状関数（ポテンシャル）の活動を、まずクラスAについて、次にクラスBについて合計し、その合計を比較することによって、認識可能なベクトルがどのクラスに属するかの結論を出す（大きい方が勝ちとなる）。
2ジュ。
確率的ネットワークとMLPは、全く異なるものです。とにかく、その原理が違うんです。
もうひとつは、私もいろいろなグリッドに拘るのはお勧めしません、必要なものは普通のMLPから絞り出せばいいのです。
分類のタスクがあるんですね。
ネットワークの学習には、答えが1か-1（AかBに属する）である例を用いる。
ニューロンの活性化関数としてシグモイドを用いることにする
形になっています。
空間Aにはすべての回答1が、空間Bにはすべての回答-1が収められているとする。これらのスペースは必ずしも直線で区切られている必要はない（曲線でもよい）
利用可能な属性（入力データ）に基づき、AまたはBのいずれにも正確に当てはまらないすべての回答は、空間-1...1のグリッドに配置されます。
この確率で
PS 知ってましたよね？
У Вас задача классификации.
Для обучения сети используются примеры, ответ на который либо 1, либо -1 (принадлежность к А или В)
В качестве активационной функции нейронов используем сигмоиду
Имеет вид:
Скажем, к пространству А относятся все ответы 1, а к пространству В все ответы -1. Причем, эти пространства необязательно разделены четкой прямой линией (может быть и кривая)
Все ответы точно не попадающие ни в А ни в Б по имеющимся признакам (читаем - входные данные) будут расположены сеткой в пространстве -1...1
с вероятностью такой:
PS Вы же это знали, не так ли?
2 joo:
Вероятностная сеть и МЛП очень сильно различаются. Во всяком случае принцип у них заложен разный.
Другое дело что я тоже не рекомендую заморачивать на разных сетках, всё что нужно выжимается из обычного МЛП.
質問は、メイトについてだった。先生による違いです。PNNは-1と1の答えがあり、その間のすべてがクラスメンバーシップの確率、MLP（MNN）は全区間にわたって-1と1の答えがあります。違いは教師（学習のための制御データ）のみで、ネットは同じものです。
Вопрос был про мат аппарат. Различия у них по учителю. У PNN ответы -1 и 1, все что между ними - вероятность принадлежности к классу, а у MLP (MNN) ответы на всем промежутке -1 и 1. Разница только в учителе (контрольные данные для обучения), а сети одни и те же.
先生だけではありません。原理が違うんです。MLPでは線（ハイパープレーン）を描き、確率論では円（ハイパボール）を描きます。
簡単な例を挙げましょう。
線形パーセプトロンは、線を引くだけで、その線は無限大です。
そして、両クラスのポテンシャルの値は、実質的にゼロになる。違いはあるのでしょうか？
例
男性か女性かという分類は、整理する必要がある。
このような符号があり、符号の数は入力層のニューロン数に対応する
1.第一次性徴の有無。
2.第二次性徴の有無
3.髪の長さ
4.ヒップ幅
5.肩幅。
6.四肢の毛髪の有無。
7.化粧の有無。
特徴量を-1...1の範囲で符号化する。
性に属する特徴量を100％学習させたときのネットを提示する。回答は-1、-1です。
例えば、(-0,8)は80%の確率で女性であることを意味します。
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確率的なニューラルネットワーク。どのように機能するのか(わからない)ウェイトの調整方法などEverywhereは空間描写です。数学的な装置を教えてください。