0

頭の中でほぼすべてが構造化されていますが、確認したいだけです。

3層のニューラルネットワークがあります。

  1. X とその重み W を入力します (最初に W をランダムに選択します)。
  2. ニューロンは、すべての入力に対して x*w を合計します (または、ここに別の関数が存在する可能性があります。存在する場合、どのようなシナリオで、なぜそれが必要になるのでしょうか)。
  3. 合計をアクティベーション関数に渡し、関数の出力を次の層の次のニューロンに渡します。
  4. ネットワークのトレーニング中に逆伝播を使用し (隠れ層のない NN がある場合)、それがトレーニングされるのを待ちます。

私の質問は SUM 関数です。異なる場合がありますか。そうであれば、それはなぜですか?

a*x^2 +b*x+c=y を解決するために NN をトレーニングしたい場合、また、x と対応する y にランダムな値がある場合、ネットワークの設計はどうなるでしょうか? 何層必要ですか？

4

1 に答える 1

0

2に関して）.これは、より一般的に使用されるより一般的な関数であり、より一般的な形式ではf（x）= sum（w * g（x））であり、g（x）は別の関数です。f(x) と g(x) も変更できますが、よほどの理由がない限りお勧めしません。その f(x) の結果をアクティベーション関数に渡します。利用可能なアクティベーション機能と、別のアクティベーション機能を使用したい理由について読むことをお勧めします。 -活性化機能

隠しレイヤーの数: https://stats.stackexchange.com/questions/181/how-to-choose-the-number-of-hidden-layers-and-nodes-in-a-feedforward-neural-netw

基本的にあなたのデータに依存します。

この質問は、相互検証のような別のサイトに属していると思います。

乾杯！

于 2013-05-12T19:04:03.760 に答える