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数年間の毎日の気温のデータセットがあります。データは、日最高気温と日最低気温を含むインターバル形式です。

データの予測を行いたいのですが、最近、多層パーセプトロンにはこれを行う利点があると言及している論文をいくつか読みました。しかし、論文を読んだ後、私はまだ戸惑いました。それを実行するには、入力、隠れ層、および出力が必要になることはわかっています。しかし、Matlab では、コードは既にありますが、それをシミュレートする方法はまだわかりません。入力と出力には何を入力すればよいですか? 間隔データを入力と出力に入力するにはどうすればよいですか? また、非表示レイヤーを選択するにはどうすればよいですか?

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MLP ネットワークの入力は、結果を予測しようとしている入力特徴データです。出力は、予測しようとしているものです。予測の精度を決定する隠れ層の場合、妥当な予測結果を得るために必要な大きさが必要です。大きすぎると、トレーニングの実行時にパターンを一般化するのではなく、データを記憶するだけになります。

たとえば、入力レイヤーが年間通算日 (1 ～ 365)、その日の最高値、最低値などです。そして、翌日の最高気温と最低気温はどうなるでしょうか？

入力フィーチャの関連性が高いほど、ネットワークは優れたものになります。

于 2018-07-26T18:58:46.593 に答える