オートエンコーダーは実際に元の入力を再構築し、入力ニューロンの数に比べて隠れニューロンの数が少ないため、次元削減にも役立ちます。私の質問は、出力値が非表示のニューロン値からどのように生成されるかです。最終的な出力値を計算するために使用される数式は何ですか (入力から非表示、非表示から出力まで)。誰でもこれで私を助けてください。数学的に試しましたが、入力値と同じ出力が得られません。
1 に答える
0
ニューラル ネットワークをフィード フォワードする方法は 1 つではなく、一般的な手法です。よく行われることの 1 つはlogistic(W*In)、W*Inはノードの重みと入力ノードのアクティベーションの内積であり、 はlogistic(x) = 1/(1+e^-x)です。この方法の適用には非常に多くの微妙な点があり、この手法の「要点」は、W各ノードの重みをどのように決定/トレーニングするかです。おそらく、機械学習/ニューラルネットワークに関する優れたテキストを入手することをお勧めします-（オートエンコーダーについて具体的に話していなくても、多層ネットに使用される一般的な手法は似ています）：http://www.amazon.com/Pattern -認知-学習-情報-統計/dp/0387310738/ref=zg_bs_3894_3
于 2015-11-02T15:27:34.827 に答える