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Voglio determinare automaticamente il numero di neuroni nella rete. Quali sono le formule per calcolarlo?
Ho letto da qualche parte che l'inlayer dovrebbe essere la metà del livello di input, 2 strati al massimo, non più ha senso
per MLP
Dovreste andare da Gerchik o andare direttamente da Perepelkin se volete seriamente investire nell'educazione.
Perepelkin non insegna più, ha avuto abbastanza ventose e ha aperto un dc.
Ho letto da qualche parte che l'inlayer dovrebbe essere la metà del livello di input, massimo 2 strati, non più ha senso
è per MLP
Assolutamente senza senso. Può essere meno o più - dipende dal compito. Heikin (credo che tu ne abbia uno) descrive come e perché.
Non ho visto questa informazione da lui, forse non l'ho letta attentamente.
Non ho visto questa informazione da lui, forse non l'ho letta attentamente.
Il secondo strato è di solito più grande dello strato di input, perché inizia ad estrarre le caratteristiche, e ci possono essere molte caratteristiche, anche se si ha una classificazione sì/no.
Heikin ce l'ha di sicuro, ed è scritto molto meglio del mio).
Assolutamente senza senso. Ci possono essere meno o più neuroni e strati - dipende dal compito. Haykin (credo che tu lo abbia) descrive come e perché.
Ho visto una variante sul numero di ingressi / 2 e altre.
Come calcolare automaticamente la variante ottimale?
Ho visto il numero di ingressi / 2 opzione e altri.
Come faccio a calcolare automaticamente l'opzione migliore?
Il secondo strato è di solito più grande dello strato di input, poiché inizia ad estrarre le caratteristiche, e ci possono essere molte caratteristiche, anche se si ha una classificazione sì/no.
Heikin ce l'ha sicuramente, ed è scritto molto meglio del mio).
La regola empirica è che la dimensione di questo strato [nascosto] è da qualche parte tra la dimensione dello strato di input ... e la dimensione dello strato di uscita ....
Per calcolare il numero di nodi nascosti, usiamo la regola generale: (Numero di ingressi + uscite) x 2/3
Questa è la raccomandazione più comune... ma in generale ci sono metodi di determinazione, devi leggere google, ma è complicato lì
NS non estrae alcuna caratteristica, le caratteristiche sono alimentate all'input. O si declassa o si taccheggia tutte le combinazioni (con un numero crescente di neuroni).
Una citazione sulla scelta del numero di strati:
Una rete con tre strati (numLayers=3: un input, un hidden e un output) è solitamente sufficiente nella maggior parte dei casi. Secondo il teorema di Tsybenko, una rete con uno strato nascosto è in grado di approssimare qualsiasi funzione continua multidimensionale a qualsiasi grado di precisione desiderato. Una rete con due strati nascosti è in grado di approssimare qualsiasi funzione discreta multidimensionale.
Mi chiedo se l'analisi delle barre si riferisce a una funzione continua o discreta.
NS non estrae alcuna caratteristica, le caratteristiche sono alimentate all'input. Ridimensiona o taccheggia tutte le combinazioni (con un numero crescente di neuroni).