확률적 신경망
1) 확률적 신경망(PNN)은 다층 퍼셉트론(MLP)과 동일 합니다.
3) 일반적으로 이러한 다양한 네트워크는 혼란스러울 뿐입니다. 실제로 네트워크는 다음과 같이 나뉩니다.
b) 연결의 토폴로지에 따라 별 모양의 격자(및 머리에 들어오는 다른 것들)
1) 확률적 신경망(PNN)은 다층 퍼셉트론(MLP)과 동일 합니다.
3) 일반적으로 이러한 다양한 네트워크는 혼란스러울 뿐입니다. 실제로 네트워크는 다음과 같이 나뉩니다.
b) 연결의 토폴로지에 따라 별 모양의 격자(및 머리에 들어오는 다른 것들)
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?
2 단어로 :
주어진 지점(인식 가능한 벡터)에서 방사형 기능(전위)의 활동이 요약되고, 먼저 클래스 A에 의해 요약되고, 그 다음 클래스 B에 의해, 인식 가능한 벡터가 속하는 클래스에 대한 결론은 다음을 비교하여 이루어집니다. 합계(누가 가장 많이 이겼는지).
2주:
확률 네트워크와 MLT는 매우 다릅니다. 어쨌든 그들은 다른 원칙을 가지고 있습니다.
또 다른 것은 다른 그리드로 귀찮게하는 것을 권장하지 않는다는 것입니다. 필요한 모든 것이 일반적인 MLP에서 짜낼 수 있습니다.
분류 작업이 있습니다.
네트워크를 훈련 하기 위해 예제가 사용되며, 이에 대한 답은 1 또는 -1(A 또는 B에 속함)입니다.
뉴런의 활성화 함수로 Sigmoid를 사용합니다.
다음과 같이 보입니다.
A 공간에 모든 답이 1이고 B 공간에 모든 답이 -1이라고 가정해 보겠습니다. 또한 이러한 공간이 반드시 명확한 직선(곡선일 수 있음)으로 구분되는 것은 아닙니다.
사용 가능한 기능(읽기 - 입력 데이터)에 따라 A 또는 B에 정확히 속하지 않는 모든 답변은 -1 ... 1 공간의 그리드에 위치합니다.
다음과 같은 확률로
PS 당신은 그것을 알고 있었습니까?
분류 작업이 있습니다.
네트워크를 훈련하기 위해 예제가 사용되며, 답은 1 또는 -1(A 또는 B에 속함)입니다.
뉴런의 활성화 함수로 시그모이드를 사용합니다.
다음과 같이 보입니다.
A 공간에 모든 답이 1이고 B 공간에 모든 답이 -1이라고 가정해 보겠습니다. 또한 이러한 공간이 반드시 명확한 직선(곡선일 수 있음)으로 구분되는 것은 아닙니다.
사용 가능한 기능(읽기 - 입력 데이터)에 따라 A 또는 B에 정확히 속하지 않는 모든 답변은 -1 ... 1 공간의 그리드에 위치합니다.
다음과 같은 확률로
PS 당신은 그것을 알고 있었습니까?
2주:
확률 네트워크와 MLT는 매우 다릅니다. 어쨌든 그들은 다른 원칙을 가지고 있습니다.
또 다른 것은 다른 그리드로 귀찮게하는 것을 권장하지 않는다는 것입니다. 필요한 모든 것이 일반적인 MLP에서 짜낼 수 있습니다.
질문은 매트 장치에 관한 것이었습니다. 차이점은 교사에게 있습니다. PNN은 -1과 1의 답을 가지고 있고, 그 사이의 모든 것은 클래스에 속할 확률이고, MLP(MNN)는 -1과 1의 전체 간격에 대한 답이 있습니다. 차이점은 교사(훈련을 위한 통제 데이터)에만 있습니다. ), 네트워크는 동일합니다.
질문은 매트 장치에 관한 것이었습니다. 차이점은 교사에게 있습니다. PNN은 -1과 1의 답을 가지고 있고, 그 사이의 모든 것은 클래스에 속할 확률이고, MLP(MNN)는 -1과 1의 전체 간격에 대한 답이 있습니다. 차이점은 교사(훈련을 위한 통제 데이터)에만 있습니다. ), 네트워크는 동일합니다.
선생님만의 문제가 아닙니다. 원리는 다릅니다. MLP는 선(하이퍼플레인)과 확률적 원(하이퍼볼)을 그립니다.
간단한 예를 들면 다음과 같습니다.
선형 퍼셉트론은 그것을 단순히 선으로 나누면 끝입니다. 그 선은 무한합니다.
그리고 두 클래스의 잠재력 값은 실질적으로 0이 될 것입니다. 차이가 있습니까?
예시.
남성 또는 여성 분류를 구성해야합니다.
이러한 기호가 있으며 기호의 수는 입력 레이어의 뉴런 수에 해당합니다.
1. 1차 성징의 유무.
2. 2차 성징의 유무
3. 머리 길이.
4. 엉덩이 너비
5. 어깨 너비.
6. 팔다리에 머리카락이 있습니다.
7. 화장품의 존재.
-1...1 범위의 기능을 인코딩합니다.
훈련할 때 우리는 네트워크에 성별에 대한 100% 소속 신호를 제시합니다. 답변 -1 및 1.
기능 조합은 "흐릿한 답변"을 제공하지 않습니다. 예를 들어 (-0.8)은 여성일 확률이 80%에 해당합니다.
확률적 신경망 . 작동 방식(이해하지 못함). 무게 조절 방법 등 도처에 피상적인 설명. 매트를 말할 수 있습니다. 기구.