Reti neurali ibride. - pagina 22

[RIP]

gumgum >> :
algoritmo c-means chi ha una descrizione dettagliata?

WiKi, k-means, c-means, e google ...

Per cosa vuoi usarlo?

[gumgum]

rip >> :

WiKi, k-means, c-means, e google ...

Per cosa vuoi usarlo?

>> Ibrido da sgranocchiare.

A proposito, hai provato i gradienti di coefficiente? Ho la divisione zero fuori!

[gumgum]

Forse qualcuno ha già scritto, forse no...

Dopo aver provato diversi algoritmi ho un problema >>in[N/2]*in(numero di esempi di allenamento) per raggiungere un livello di errore sufficiente. Ho inizializzato i pesi per(MathRand()-MathRand())/32767.

L'inizializzazione dei pesi tramite DoubleTostr e StrToDouble porta a + risultati di raggiungimento dell'obiettivo!

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]

L'argomento è già invaso dalle ragnatele...

Ho notato questa cosa... Supponiamo di avere una rete neurale x-n1-n2-y. Alleniamolo con ORO grad. in modalità batch. <e un po' diversamente.

Fare un nuovo insieme MG=S dall'insieme di allenamento S e partizionarlo in K (finiti) sottoinsiemi M tali che l'intersezione M(n)&M(n+1)!=0

Ignorare tutti i sottoinsiemi di apprendimento M1,M2,M3,...,M(n),M(n+1) dell'insieme MG e scegliere M(emin) e correggere l'errore se M(emin)<e stop se no, allora prima abbiamo bisogno di M(emin)/M(emin)--1.

Questo è il modo migliore per imparare.

[RIP]

gumgum >> :

L'argomento è già invaso dalle ragnatele...

Ho notato una cosa del genere... Supponiamo di avere una rete neurale x-n1-n2-y. Alleniamolo con ORO grad in modalità batch. <e leggermente diverso.

Dall'insieme di allenamento S, fare un nuovo insieme MG=S e partizionare in K (finiti) sottoinsiemi M che intersecano M(n)&M(n+1)!=0

Saltiamo tutti i sottoinsiemi di apprendimento M1,M2,M3,...,M(n),M(n+1) dell'insieme MG e scegliamo M(Emin) e correggiamo l'errore se M(Emin)<e stop se no, allora abbiamo ancora bisogno di M(Emin)/M(Emin)--1.

Bene, questo è un modo molto migliore di allenarsi.

Cosa mostra il sottoinsieme di test? Come si comporta l'errore?

Il metodo descritto si trova talvolta in letteratura come modalità batch modificata.

[gumgum]

Compagni. Se qualcuno ha implementato algoritmi di apprendimento stocastico. Condividete le vostre impressioni, esperienze, ecc. (non ho bisogno del codice sorgente).

P.S. Grazie in anticipo.