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おやすみなさい、皆さん、

matlab のニューラル ネットワークを使用して、下のハイパーリンクの画像の曲線 (y=exp(-(x-30).^2)) に合わせたいと思います。このために、放射基底ニューロンを備えたフィードフォワード ネットワークを使用したいと考えています。

コードを書きましたが、機能せず、その理由がわかりません。

ニューラル ネットワークのトレーニングにバックプロパゲーションを使用しています。伝達関数が radbas で、重み関数が dist の 1 つのニューロンを持つ 1 つの隠れ層を使用しました。出力層には伝達関数が pureline に等しい 1 つのニューロンがあり、重み関数は dotprod です。隠れ層のニューロンの入力の重み関数である dotprod を使用すると、ネットワークが適切にトレーニングされます。(画像2)

画像2

しかし、「dist」を使用する必要があり、dist を使用すると重み関数がどのように機能するか、ニューラル ネットワークは学習しません (画像 3)。「help nnweight」と入力すると、「dist」が可能な重み関数の 1 つであることがわかります。なぜうまくいかないのか理解できません。

画像3

誰か助けてくれませんか？どうもありがとう。

テンソルフローを使用してバイナリ出力を予測しようとしています。トレーニング データには、出力の約 69% のゼロがあります。入力フィーチャは実数値であり、平均を引いて標準偏差で割ることで正規化しました。ネットワークを実行するたびに、試した手法に関係なく、69% を超える精度のモデルを取得できず、Yhat がすべてゼロに収束しているように見えます。

さまざまなオプティマイザ、損失関数、バッチ サイズなど、多くのことを試しましたが、何をしても 69% に収束し、それを超えることはありません。私がやっていることにはもっと根本的な問題があると思いますが、それを見つけることができないようです.

ここに私のコードの最新バージョンがあります