Форум программистов, компьютерный форум, киберфорум
Искусственный интеллект
Войти
Регистрация
Восстановить пароль
 
14 / 12 / 3
Регистрация: 20.02.2018
Сообщений: 384
1

Формирование модели нейронной сети для решения задачи регресии

04.01.2019, 21:06. Просмотров 448. Ответов 3

Здравствуйте!

Объясните пожалуйста, если у меня задача регрессии и на входе у меня 10 факторов (переменных), то отчего в нейронной сети будет зависеть степень полинома смоделированной входе обучения функции для прогнозов? От количества слоёв или от количества нейронов в этих слоях (каких конкретно слоях)?

Количество переменных будет зависеть ведь от количество нейронов во входном слое?
0
Programming
Эксперт
94731 / 64177 / 26122
Регистрация: 12.04.2006
Сообщений: 116,782
04.01.2019, 21:06
Ответы с готовыми решениями:

Обучение нейронной сети для получения аппроксимирующей модели зависимости
Помогите написать код программы, а то плохо понимаю тему, да и сети в принципе... Задание: По...

Представление данных и модель нейронной сети для интересной задачи
Привет, форум! Решил попробовать заняться нейросетью по медицинской части. Предположим, что...

Выбор модели нейронной сети
Здравствуйте, коллеги! Кто-нибудь может оказать помощь, как определить структуру нейронной сети для...

Решение задачи регрессии с использованием рекуррентной нейронной сети
Здравствуйте, ребята! Скажите, существуют ли модели рекуррентных нейронных сетей для решения...

__________________
3
117 / 37 / 9
Регистрация: 29.10.2016
Сообщений: 228
05.01.2019, 06:30 2
Там все перемешано, но в целом скорее от числа слоев. Чтобы получился совсем правильный полином умножать нужно сигналы на сигналы, а не на коэффициенты, иначе со слоями растет степень полинома от коэффициентов. Но сигмоида похожа на логарарифм, соответственно сложение дает чётатипа умножения.
1
14 / 12 / 3
Регистрация: 20.02.2018
Сообщений: 384
05.01.2019, 11:46  [ТС] 3
Цитата Сообщение от NO_ Посмотреть сообщение
Там все перемешано, но в целом скорее от числа слоев. Чтобы получился совсем правильный полином умножать нужно сигналы на сигналы, а не на коэффициенты, иначе со слоями растет степень полинома от коэффициентов. Но сигмоида похожа на логарарифм, соответственно сложение дает чётатипа умножения.
Спасибо!
0
1072 / 982 / 146
Регистрация: 19.02.2010
Сообщений: 3,018
05.01.2019, 22:11 4
Цитата Сообщение от Volodya_ Посмотреть сообщение
отчего в нейронной сети будет зависеть степень полинома
От самих нейронов тоже может зависеть, причём напрямую.
Ибо ещё в 1986г в двухтомнике PDP нейроны с полиномиальными сумматорами были включены в набор "стандартных" нейронов. А в той главе, где излагался бэкпроп - примеры бэкпроповских формул были расписаны не только для нейрона с линейным сумматором - но и для нейрона с полиномиальным сумматором тоже.
Т.е. если какие-то современные недоучебники о полиномиальных нейронах не говорят - то это проблема лишь читателей этих недоучебников.
0
IT_Exp
Эксперт
87844 / 49110 / 22898
Регистрация: 17.06.2006
Сообщений: 92,604
05.01.2019, 22:11

Заказываю контрольные, курсовые, дипломные работы и диссертации здесь.

Автоматизация процесса синтеза модели множественной регресии
ДАНО: y(x) = a0+a1x+a2x(в квадрате) X y 3,8 5,4 9 ...

Разработка ПО для решения задачи минимализации задержек пакетов в корпоративной сети алгоритм Флойда-Уоршелла
Задание: Банк имеет а городе 6 крупных отделений, соединенных оптоволоконными линиями передачи....

Подбор гиперпараметров для нейронной сети
Помогите с подбором гиперпараметров для нейросети, а именно: скорость обучения, момент

Нужен код для нейронной сети
Нужен код в матлабе для комбинированной ИНС. Нейронная сеть, созданная по такому принципу, обладает...


Искать еще темы с ответами

Или воспользуйтесь поиском по форуму:
4
Ответ Создать тему
Опции темы

КиберФорум - форум программистов, компьютерный форум, программирование
Powered by vBulletin® Version 3.8.9
Copyright ©2000 - 2021, vBulletin Solutions, Inc.