Como formar os valores de entrada para os NS corretamente.

 

Perguntas sobre os valores corretos para as entradas NS continuam aparecendo no fórum. Mas infelizmente esta pergunta ainda não está totalmente respondida. Só há pouco tempo assumi a NS e agora entendo a importância desta pergunta. Invejo as pessoas que foram ensinadas a teoria em institutos e têm esse conhecimento.

Portanto, vamos, neste ramo, abrir o mais plenamente possível uma questão de valores DIREITOS e seus tipos.

Só não queremos começar com especificidades (como tomar as diferenças de preços dos vizinhos). Para começar com uma teoria sobre os requisitos gerais para os valores de entrada é desejável. E então, se tudo correr bem, exemplos também são possíveis.

 
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Se o sigmóide entra em saturação com um valor de entrada de 1, não faz diferença se o valor de entrada é 2 ou 3 - o resultado é praticamente o mesmo. Os valores de entrada devem estar dentro de 1. não deve haver nenhuma amostra conflitante - o mesmo valor de entrada com um valor de saída diferente.
 
Espero que isto o ajude
Arquivos anexados:
bfgzk.zip  201 kb
 
sergeev писал (а) >>

... Eu invejo as pessoas que foram ensinadas a teoria na universidade e que têm esse conhecimento.


>> Não há nada a invejar aqui, no último milênio eu também estudei na universidade, e antes que esse assunto fosse chamado mais modestamente, de estilo soviético: TAP..., na melhor das hipóteses,

eles/professores/fazem macarrão de seus ouvidos para ler horas... não vão além de 2-3 páginas de cada seção de um típico livro didático!!!

 

2 StatBars Muito obrigado pelos artigos.


Integer писал (а) >>

Se o sigmóide no valor de entrada 1 entrar em saturação, então não faz diferença se aplicar o valor 2 ou 3 à entrada - o resultado será aproximadamente o mesmo. Os valores de entrada devem estar dentro de 1. não deve haver amostras conflitantes - o mesmo valor na entrada com um valor diferente na saída.

E os insumos não normalizados a um? O sigmoid pode ser usado ou são necessárias outras funções?

 

Integer писал (а) >>
Конфликтных образцов не должно быть - одинковых значений на входе с разным значением на выходе.


Acontece que é melhor ter mais de um valor na produção (ou seja, classificar o mercado não apenas para cima ou para baixo, mas também com alguns estados intermediários). E mais sobre os insumos.

 
Você precisa normalizar os dados de entrada. Por exemplo, encontre uma amostra com o máximo alcance e normalize-a, e remova o componente constante. Aqui está um amplo campo para a criatividade, por exemplo, você pode calcular valores relativos ao MA ou à linha de regressão, e depois normalizar. Também é possível normalizar cada amostra separadamente, em relação ao seu alcance máximo.
 
Integer писал (а) >>
Você precisa normalizar as entradas. Por exemplo, para encontrar uma amostra com o máximo alcance e normalizá-la, e para remover o componente constante. Aqui está um amplo campo para a criatividade, por exemplo, você pode calcular valores relativamente a МА ou relativamente à linha de regressão e depois normalizar. Cada amostra separadamente, em relação à sua faixa máxima, também pode ser normalizada.

Sim, a propósito, é bom que você tenha falado nisto. Continuo duvidando como seria mais correto (na sua experiência) racionar - uma amostra por si só ou no total em todas as amostras?


Decidi mudar o nome da filial.

 
Acabo de pensar apenas no racionamento em relação à amostra total. Acho que isto é melhor - a rede levará em conta o tamanho absoluto da amostra e não apenas a forma, mas provavelmente levará mais tempo para aprender.
 

Às vezes estou inclinado a chegar a esta conclusão também. Acontece que nós apenas comprimimos os dados e a questão dos dados não-normalizados é removida.

Há também o problema de os pesos atingirem valores de entrada zero. Eles não participarão do treinamento...

 
sergeev писал (а) >>

Há também o problema dos pesos que atingem valores de entrada zero. Eles não participarão do treinamento...

Sim. Acontece que uma entrada será sempre zero (na primeira). Você poderia remover o primeiro elemento de todas as amostras ao mesmo tempo, adicionar mais um no final.