3

簡単な入力データを使用して、nnet パッケージがどのように機能するかを Excel でリバース エンジニアリングしようとしています。これが私が取ったステップです

  1. ダミー データのインポート:test <- read.csv('dataScaled.csv',header=TRUE,sep = ",")

  2. ネットワークをトレーニングします。 anntrain <- nnet(Price ~ Sqft + Bedrooms + Bathrooms,test[1:650,],size=2, maxit=5000,linout=TRUE)

  3. ANN の重みを取得し ます。次のanntrain$wts 出力が得られます。

    [1] -2.12443010 6.68900321 0.85338018 -0.73329823 -3.95336239 7.91917321 [7] -5.38893137 4.05941771 -0.02062346 0.26584364 0.32881035

  4. トレーニング済みネットワークの適合値を取得する: anntrain$fitted.values これは、上記でトレーニングした 650 のトランザクションごとに、トレーニング済みネットワークのスケーリングされた価格予測であると思われるものを出力します。

  5. シグモイド関数を使用して上記の重みを使用して再計算することにより、適合値を証明します。

私の混乱は、11 個の重み値を出力することです。入力が 3 つ、非表示ノードが 2 つ、出力が 1 つしかない場合、重みは 8 つしかないのでしょうか? 3つの余分なウェイトは何ですか?

4

1 に答える 1

1

すべてのレイヤーにバイアスがあります (なぜバイアス/しきい値を使用するのですか? )。バイアスは、常に入力 1 を与えるノードのようなものです。したがって、(3+1)*2+(2+1)*1 = 11 の重みがあります。

于 2012-07-21T21:49:05.210 に答える