Rede neural sob a forma de um roteiro - página 12
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Entretanto, muitos problemas são resolvidos com um perseptron de 5 camadas, a existência do teorema não significa que um perseptron de 3 camadas seja uma panaceia.
Ela simplesmente declara que todos os problemas (com poucas exceções) são resolvidos por um perseptron de 2 camadas com uma camada oculta! Sim, sobre a terminologia, parece que você conta os nós de entrada dos NS (aqueles que não contêm neurônios) como uma camada, e eu não.
O que é melhor -- usar uma rede 5-6-6-2 ou uma substituição de 3 camadas de 5-25-2 ? Um número tão grande pode muito bem funcionar para garantir a não-linearidade adequada.
Eu usaria a arquitetura X-Y-1 - ela resolve o problema. E eu experimentalmente ajustaria o número de neurônios em uma camada Y escondida, começando em 2 e subindo até as propriedades de generalização da rede não melhorariam. De acordo com minha modesta experiência, para muitas implementações práticas, dois neurônios nesta camada é suficiente. Aumentando ainda mais o número de neurônios, o tempo de treinamento aumenta e, devido ao número crescente de sinapses, temos que aumentar o tamanho da amostra de treinamento ou a dimensão do input, o que leva ao "processamento" de informações insignificantes ou ao agravamento das propriedades aproximadas dos NS (estas propriedades, de acordo com Ezhov, caem como 1/d, onde d é o número de inputs), etc., etc. O que não é bom.
É claro que é possível construir um perseptron de dez camadas e funcionará... mas qual é o objetivo?
Argumenta-se simplesmente que todos os problemas (com muito poucas exceções) são resolvidos por um perseptron de 2 camadas com uma camada oculta! Sim, sobre a terminologia, parece que você conta os nós de entrada dos NS (aqueles que não contêm neurônios) como uma camada, e eu não.
Eu usaria a arquitetura X-Y-1 - ela resolve o problema. E eu escolheria experimentalmente o número de neurônios na camada escondida Y, começando de 2 até as propriedades de generalização da rede não melhoraria. De acordo com minha modesta experiência, para muitas implementações práticas, dois neurônios nesta camada é suficiente. Aumentando ainda mais o número de neurônios o tempo de treinamento aumenta, e devido ao número crescente de sinapses temos que aumentar o valor da amostra de treinamento ou dimensão do input, o que leva ao "processamento" de informações insignificantes ou piora das propriedades aproximadas de NS (estas propriedades, de acordo com Ezhov, caem como 1/d, onde d é o número de inputs) etc., etc., o que não é bom.
Digamos que temos 10 na entrada. 2 na camada oculta é suficiente? Não creio que seja assim, não se trata de uma tarefa bastante simples.
Sobre a camada de entrada. Às vezes vale a pena fazer uma camada de entrada com limiares, então é melhor tratá-la como outra camada, como uma parte integrante de todo o sistema.
Hmmm... há alguma maneira de resumir este ótimo. E sobre as de 5 e 3 dobras eu também me pergunto. Onde está a teoria?
Sobre o ótimo - minha experiência pessoal, talvez equivocada. Sobre o número de camadas - eu o encontrei na prática. Depende da não linearidade da conversão de entrada-saída, a maioria dos problemas pode ser resolvida com uma rede de 3 camadas. Sobre a teoria, desculpe, foi há muito tempo...
Entretanto, muitos problemas podem ser resolvidos por um perseptron de 5 camadas, a existência do teorema não implica que um perseptron de 3 camadas seja uma panaceia.
Qual é melhor, uma rede 5-6-6-2 ou uma rede 5-25-2 de 3 camadas de substituição? Um número tão grande pode muito bem funcionar para uma não-linearidade adequada.
A propósito, você conhece a arquitetura mais convergente para XORa?
4 neurônios do meio -- sigmoid
Existe uma solução analítica para XOR-a:
outXOR = in1 + in2 - 2*in1*in2
onde: em1 e em2 as entradas levam valores de 0 a 1
A convergência é instantânea.
Para XOR-a existe uma solução analítica:
outXOR = in1 + in2 - 2*in1*in2
onde: em1 e em2 as entradas levam valores de 0 a 1
A convergência é instantânea.
LOL, cada função tem uma solução analítica, mas encontrá-la... Às vezes é muito, muito difícil.
Dei este exemplo para mostrar mais uma vez que um perseptron de 3 camadas nem sempre é a melhor opção.
Dei este exemplo para mostrar mais uma vez que um perseptron de 3 camadas nem sempre é a melhor opção.
Este problema também pode ser resolvido por um perseptron de 3 camadas com um limiar em neurônios e o NS baseado em funções radiais pode lidar com ele:
Em geral, existem muitas variantes, a tarefa é encontrar uma adequada.
Este problema também pode ser resolvido por um perceptron de 3 camadas com limiar em neurônios, e os NS baseados em funções radiais podem lidar com ele:
Em geral, existem muitas variantes, a tarefa é encontrar uma adequada.
>> Obrigado pela foto.
Há uma tarefa específica de escrever um roteiro que, com uma determinada profundidade de história, produzirá uma solução -
Então é necessário determinar a configuração mínima específica da rede e o número mínimo exigido de entradas. Isso significa que é necessário definir os termos de referência e então o mundo inteiro deve chegar à realização para ter um produto concreto pronto para ser anexado a um gráfico e ver o resultado. Vi algo semelhante na forma de um neuroindicador no site Klot .
http://www.fxreal.ru/forums/topic.php?forum=2&topic=1