Sinir ağları, bunlara nasıl hakim olunur, nereden başlamalı? - sayfa 19

[Sceptic Philozoff]

Örneğin, s.c.d'yi bulmaya çalıştığımızda ilginçtir. ilk yaklaşımda sıfır olduğu düşünülerek büyük bir segmentte döner. Soru aslında basit (istenen seri x, örneklem büyüklüğü N olsun):

True_speed / Rough_estimate_speed =

= MathSqrt ( ( Toplam(x^2) - Toplam(x)^2 ) / Toplam(x^2) ) =

= MathSqrt( 1 - N^2 * Ortalama^2 / Toplam(x^2) ) ~

~ 1 - N^2/2 * Ortalama^2 / Toplam(x^2) =

= 1 - N/2 * Ortalama^2 / Ortalama_kare

İkinci terimin önündeki N/2 faktörü olmasaydı her şey yolunda olurdu.

[Andrey]

Görünüşe göre sinir ağlarıyla uğraşabilmem için önce bazı programlama dillerinin temellerini öğrenmem gerekiyor.

[Владимир]

Lütfen Kohonen ağının çalışmasına yardımcı olun. Bir hiper kürenin boyut sayısının nasıl bilindiğini anlamıyorum. Örneğin, 3 giriş ve bir nöron 1 varsa, üç boyut? Yani 3 farklı girdi, bir girdi vektörünün bir noktasının koordinatları mı? Ve bu 3 girdi bir kritere göre mi bağlanmalıdır? Ve başka bir kriter eklemem gerekirse, buna dayalı olarak 3 girdi daha oluşturup bunları aynı nöronlara bağlamam gerekirse, ölçümlerin "dengesizliği" elde edecek miyim? Girdi vektörleri üç boyutlu olacak ve nöronlar altı boyutlu mu olacak?

[[Silindi]]

danja >> :
Merhaba! Ben burada forumda yeniyim. Yararlı şeylerle dolu forumda koştum :). Bilenlere sormak istedim, sinir ağlarının anlamını araştırmak istiyorum ama nereden başlayacağımı bilmiyorum, genel bir fikrim olduğu sürece Y. Reshetov'un makalesini okudum, şimdi bir istek var bu yönde gelişmek. Bana bu konuyla ilgili faydalı literatürü söyle, belki forumda bir yerde evet, bakmadım mı? Şimdiden teşekkürler :)

Optimizasyon yöntemlerinin ne olduğunu anlayarak başlamanız gerekir. Ve sonra zaten eğimli, aşağı, hedeflere.