私は人工草食動物を制御する ANN を持っています。入力は、最も近い植物の大きさと方向、最も近い仲間の大きさと方向、および草食動物の健康状態です。出力は移動ベクトル (方向と大きさ) です。遺伝的アルゴリズムによってトレーニングされている場合、バイアスを使用する必要がありますか?
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バイアスは、ニューラル ネットワークの決定境界を原点からシフトするために使用されます。単純な線形分類を行う単純なパーセプトロンの場合、これは 2 つのクラスを分ける線を移動することと同じです。(単純な線形回帰の c を考えてください。
遺伝的アルゴリズムは、最適な重みを検索する多くの方法の 1 つにすぎません。バイアスは別の重みにすぎないため、バイアスがあるかどうかは関係ありません。
したがって、バイアスを使用すると、トレーニングが高速化され、ネットワークが他の方法では学習できないパターンを学習できるようになります。
特定の質問に答えるために編集してください:いいえ、バイアス自体を使用する必要はありません。ネットワークはバイアスなしで機能しますが、実装が非常に簡単でネットワークを改善できるため、使用してください!
于 2012-01-20T16:51:50.290 に答える
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バイアスを使用する必要があります。バイアスは、直線的に分離できない問題を解決できるようにするだけではありません。しかし、バイアス ニューロンと他のニューロン間の相互接続である疑似しきい値のトレーニングも可能になります。一般に、それはあなたの試みを妨げるよりも助ける可能性が高い.
于 2012-01-20T14:44:26.227 に答える