Нормировка данных в нейронных сетях

@i_am_man · Регистрация: 23.07.2012

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

Здравствуйте)) проблема заключается в том, что я не могу понять принцип обратной нормировки данных, т.е. перед обучением необходимо нормировать данные, затем обучить сеть и после чего она должна выдать какой-то результат. Но как я не пытался результат ни как не сходится. Так вот, как можно привести к нормальному виду обучаемые (тестируемые) данные?? Спасибо)

@VTsaregorodtsev · 04.05.2014, 21:59

Обратно в школу. Ибо именно там учат выражать какую-то переменную уравнения через другие переменные и коэффициенты.
Пример. Пусть масштабирование - в виде линейного сдвига, у=ax+b, где а, b - коэффициенты, x - переменная из исходного интервала значений. Если сетка нам выдала y - то соответствующий ему х определится по формуле x=(y-b)/a
Ещё пример. Пусть масштабирование ставит целью привести отнормированные числа к нулевому среднему и единичной дисперсии (по выборке). Тогда формула будет y=(x-m)/sigma, где m и sigma - среднее и с.к.о. исходной выборки для переменной х. А обратная формула - x=y*sigma+m
Т.е. в обоих случаях надо вместе с сетью - запоминать нужные коэффициенты для каждого входа и выхода, дабы потом сеть при боевой работе (т.е. оторванная, например, от статистических свойств данных в обучающей выборке) использовала именно те коэффициенты, которые участвовали в нормировке обучающей выборки.

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
Перемещение выделенных строк ТЧ из одного документа в другой Maks 30.03.2026 Реализация из решения ниже выполнена на примере нетипового документа "ВыдачаОборудованияНаСпецтехнику" с единственной табличной частью "ОборудованиеИКомплектующие" разработанного в конфигурации КА2. . . .	Functional First Web Framework Suave DevAlt 30.03.2026 Sauve. IO Апнулись до NET10. Из зависимостей один пакет, работает одинаково хорошо как в режиме проекта так и в интерактивном режиме. из сложностей - чисто функциональный подход. Решил. . .	Автоматическое создание документа при проведении другого документа Maks 29.03.2026 Реализация из решения ниже выполнена на нетиповых документах, разработанных в конфигурации КА2. Есть нетиповой документ "ЗаявкаНаРемонтСпецтехники" и нетиповой документ "ПланированиеСпецтехники". В. . .	Настройка движения справочника по регистру сведений Maks 29.03.2026 Решение ниже реализовано на примере нетипового справочника "ТарифыМобильнойСвязи" разработанного в конфигурации КА2, с целью учета корпоративной мобильной связи в коммерческом предприятии. . . .
Автозаполнение реквизита при выборе элемента справочника Maks 27.03.2026 Программный код из решения ниже на примере нетипового документа "ЗаявкаНаРемонтСпецтехники" разработанного в конфигурации КА2. При выборе "Спецтехники" (Тип Справочник. Спецтехника), заполняется. . .	Сумматор с применением элементов трёх состояний. Hrethgir 26.03.2026 Тут. https:/ / fips. ru/ EGD/ ab3c85c8-836d-4866-871b-c2f0c5d77fbc Первый документ красиво выглядит, но без схемы. Это конечно не даёт никаких плюсов автору, но тем не менее. . . всё может быть. . .	Автозаполнение реквизитов при создании документа Maks 26.03.2026 Программный код из решения ниже размещается в модуле объекта документа, в процедуре "ПриСозданииНаСервере". Алгоритм проверки заполнения реализован для исключения перезаписи значения реквизита,. . .	Команды формы и диалоговое окно Maks 26.03.2026 1. Команда формы "ЗаполнитьЗапчасти". Программный код из решения ниже на примере нетипового документа "ЗаявкаНаРемонтСпецтехники" разработанного в конфигурации КА2. В качестве источника данных. . .

@i_am_man 0 / 0 / 0 Регистрация: 23.07.2012 Сообщений: 4

	Нормировка данных в нейронных сетях 03.05.2014, 17:29. Показов 2112. Ответов 1 Метки нет (Все метки) Здравствуйте)) проблема заключается в том, что я не могу понять принцип обратной нормировки данных, т.е. перед обучением необходимо нормировать данные, затем обучить сеть и после чего она должна выдать какой-то результат. Но как я не пытался результат ни как не сходится. Так вот, как можно привести к нормальному виду обучаемые (тестируемые) данные?? Спасибо) 0

@VTsaregorodtsev 2741 / 1667 / 268 Регистрация: 19.02.2010 Сообщений: 4,410
	04.05.2014, 21:59
	Обратно в школу. Ибо именно там учат выражать какую-то переменную уравнения через другие переменные и коэффициенты. Пример. Пусть масштабирование - в виде линейного сдвига, у=ax+b, где а, b - коэффициенты, x - переменная из исходного интервала значений. Если сетка нам выдала y - то соответствующий ему х определится по формуле x=(y-b)/a Ещё пример. Пусть масштабирование ставит целью привести отнормированные числа к нулевому среднему и единичной дисперсии (по выборке). Тогда формула будет y=(x-m)/sigma, где m и sigma - среднее и с.к.о. исходной выборки для переменной х. А обратная формула - x=y*sigma+m Т.е. в обоих случаях надо вместе с сетью - запоминать нужные коэффициенты для каждого входа и выхода, дабы потом сеть при боевой работе (т.е. оторванная, например, от статистических свойств данных в обучающей выборке) использовала именно те коэффициенты, которые участвовали в нормировке обучающей выборки. 1