하이브리드 신경망. - 페이지 22

[RIP]

gumgum >> :
자세한 설명이 있는 c-means 알고리즘은 무엇입니까?

WiKi , k-means, c-means 및 Google...

무엇을 위해 사용하시겠습니까?

[gumgum]

rip >> :

WiKi , k-means, c-means 및 Google...

무엇을 위해 사용하시겠습니까?

하이브리드 크런치.

그건 그렇고, 당신은 sopr을 시도했습니다. 그라디언트? 나는 분열이 있지만 충돌은 0입니다!

[gumgum]

누군가가 이미 썼을 수도 있고 아닐 수도 있습니다 ...

여러 알고리즘을 시도한 결과 충분한 수준의 오류를 달성하기 위해 >>whole[N/2]*in(number of training examples)이라는 문제가 발생했습니다. 이렇게 가중치를 초기화했습니다( MathRand() -MathRand())/32767.

DoubleTostr 및 StrToDouble을 통한 가중치 초기화는 목표 달성의 + 결과로 이어집니다!

 double ranD ( int rsign )
{
string ran = "0." ;
for ( int z = 1 ; z < = 25 ; z + + )
{
ran = ran + DoubleToStr ( MathFloor ( ( MathRand ( ) / 32767.0 ) * 10 ) , 0 ) ;
}
double randou = StrToDouble ( ran ) ;
if ( rsign = = 1 )
   {
   double dip = ( MathRand ( ) - MathRand ( ) ) / 32767.0 ;
   if ( dip < 0 ) { randou = ( - 1 ) * randou ; }
   if ( dip = = 0 ) { randou = 0 ; }
   }
return ( randou ) ;
}

[gumgum]

주제는 이미 거미줄로 무성했습니다 ...

나는 그런 것을 발견했습니다 ... 신경망 x-n1-n2-y가 있다고 가정 해 봅시다. 우리는 그녀의 ORO 졸업생을 훈련시킬 것입니다. 배치 모드에서. <조금 다릅니다.

훈련 세트 S에서 새로운 세트 MG=S를 구성하고 교집합 M(n)&M(n+1)!=0이 되도록 K(유한) 부분 집합 M으로 나눕니다.

우리는 모든 훈련을 건너뜁니다. M1,M2,M3,...,M(n),M(n+1) 세트 MG의 부분집합 M(emax) 선택 M(emax)<e stop emax)/M(emin)- -1.

글쎄, 어떻게 든 훈련이 더 좋습니다.

[RIP]

gumgum >> :

주제는 이미 거미줄로 무성했습니다 ...

나는 그런 것을 발견했습니다 ... 신경망 x-n1-n2-y가 있다고 가정 해 봅시다. 우리는 그녀의 ORO 졸업생을 훈련시킬 것입니다. 배치 모드에서. <조금 다릅니다.

훈련 세트 S에서 새로운 세트 MG=S를 구성하고 교집합 M(n)&M(n+1)!=0이 되도록 K(유한) 부분 집합 M으로 나눕니다.

우리는 모든 훈련을 건너뜁니다. M1,M2,M3,...,M(n),M(n+1) 세트 MG의 부분집합 M(emax) 선택 M(emax)<e stop emax)/M(emin)- -1.

글쎄, 어떻게 든 훈련이 더 좋습니다.

테스트 하위 집합은 무엇을 보여줍니까? 오류는 어떻게 작동합니까?

설명된 방법은 때때로 문헌에서 수정된 배치 모드로 발견됩니다.

[gumgum]

동지. 확률적 학습 알고리즘을 구현한 사람이 있다면. 인상, 경험 등을 공유하십시오(소스 코드는 필요하지 않습니다).

추신 미리 감사드립니다.