私は、約 50 の要因に応じて決定を下す逆伝播ニューラル ネットワーク (Encog ライブラリを使用) を構築しています。最適な設計について支援が必要です。答えを出すには、50 個の入力ニューロンが必要であり、出力として 4 個のニューロンが必要です ( 4桁) しかし、隠れ層のニューロンの数についてはよくわかりません。最適な数は何ですか? また、セグモイド活性化関数を使用した逆伝播がこの種の状況に最適かどうかも尋ねたいと思います。よろしくお願いします。
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単一の非表示レイヤーを使用します。隠れ層が 1 つだけのニューラル ネットワークは、普遍的な近似であることが示されています。参照: http://en.wikipedia.org/wiki/Universal_approximation_theorem
隠れニューロンの数について。実験する必要があります。50 から始めて、25 ～ 75 を試します。
予想される出力が 0 から 1 の間であれば、Sigmoid で問題ありません。-1 から 1 に正規化する場合は、tanh を試すこともできます。
于 2014-10-24T01:10:10.080 に答える