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私は昨日、ニューラルネットワーク（確率的勾配降下法を使用したバックプロパゲーションを介してトレーニングしている）が極小値でスタックしていないかどうかを尋ねるこの質問を投稿しました。次の論文では、XORニューラルネットワークの極小値の問題について説明しています。最初の論文では極小値の問題はないと述べていますが、次の論文（1年後に書かれた）では、2-3-1 XORニューラルネットワークに極小値の問題があると述べています（余談ですが、私は3-3-1を使用しています。つまり、入力層と非表示層にバイアスをかけています）。これらは両方とも要約です（私は完全な論文にアクセスできないので、それを読むことができません）：

• XORには極小値がありません：ニューラルネットワークのエラー表面分析のケーススタディ。 ハミーLGによる。オーストラリア、シドニー、マッコーリー大学コンピューティング学部
• 2-3-1XORネットワークの極小値。 Sprinkhuizen-Kuyper IG、BoersEWによる。

最も単純なXORネットワークの極小値はないという別の論文[PDF]もありますが、2-3-1ネットワークについて話しているようには見えません。

さて、私の実際の質問に移ります。活性化関数の選択、初期の重み、そしてこれがニューラルネットワークが極小値でスタックするかどうかにどのような影響を与えるかについて議論するものは何も見つかりませんでした。私がこの質問をしている理由は、私のコードで標準のシグモイド活性化関数と双曲線正接活性化関数を使用しようとしたためです。前者の場合、私は約20％の時間しかスタックしないのに対し、後者の場合、私ははるかに頻繁にスタックする傾向があることに気づきました。また、最初にネットワークを初期化するたびに重みをランダム化しているので、特定のランダムな重みのセットがニューラルネットワークを「スタック」させるためにもっと配置されているのではないかと思います。

活性化関数に関して言えば、エラーは最終的には活性化関数によって生成される出力に関連しているので、効果がある（つまり、エラーの表面が変化する）と思います。ただし、これは単に直感に基づいているため、具体的な答えをお勧めします（両方の点で、初期の重みと活性化関数の選択）。

変位センサーからデータを取得しました。1 回の反復のデルタ値は次のようになります。0, 1, 2, 4, 7, 9, 14, 24, 14, 10, 9, 7, 3 2, 1, 0, 0, 0, 0, -1, -3, -5, -7, - 9, -14, -24, -14, -9, -8, -6, -4, -3, -1, 0, 0, 0. (他の繰り返しも同じパターンです.)

曲線の最大点と最小点に興味があります。最初の位置から始めて、この位置に戻り、ラインのループを行います (合計の変位またはラインを取得するために、値の部分的な合計を取得しました)。部分和は次のようになります [0, 1, 3, 7, 14, 23, 37, 61, 75, 85, 94, 101, 104, 106, 107, 107, 107, 107, 107, 106, 103, 98 、91、82、68、44、30、21、13、7、3、0、-1、-1、-1、-1]。107 と -1 (次の曲線の最小値) に興味があります。

しかし、私は言うn noのコードを理解していません。曲線の (反復)。これで私を助けてもらえますか？

（X、Y）座標のセットがあり、プロットすると、次の図のようなグラフが生成されます。私がやろうとしているのは、赤で囲まれた領域（コーナーポイント）の座標を見つけることです。

これらの実際のターニングポイントは私の興味のある分野を表しているので、私はこれを達成する方法を見つけようとしています。これらの座標の実際の方程式はありませんのでご注意ください。

誰かが私にアドバイスしてくれるか、Matlabを使用して、またはいくつかのC ++ツールを使用して他のアイデアを使用して、これを実行する方法についていくつかの指示を教えていただければ幸いです。

Matlab 2012a を使用しています。

k 個のセル (1000 など) の配列があります。この配列の 5 つの最低値を見つけて、X と Y でそれらの値の平均を計算する必要があります。

誰でもそれを行う方法を知っていますか?

リストがあれば

以下に示すように、3 つのジグザグを取得したいと考えています。ジグザグは、局所的な最大値 (高原になる可能性があります) と最小値 (谷になる可能性があります) として定義されます。A、B、C の 3 つのジグザグがあります。と B は台地で重なり、B と C は谷で重なります

たとえば、配列がある場合：

4 つのターニング ポイントがあることがわかります。(A[4]、A[6]、A[13]、A[17])

Pythonを使用してターニングポイントの数を返すにはどうすればよいですか?

現在、このシステムには欠陥があり、確かにあまり洗練されていません。何か案は？

誰かがデジタル画像処理の観点から局所最小値と最大値の概念を説明できますか...

信号の極大値と極小値を見つけるアルゴリズムを作成しました。

ここで確認したいのは、最大値と最小値の変更が尊重されているかどうかです。

仮定：

missing_max missing_min欠落している最大値と最小値の位置を示す2 つのベクトルが必要です。

2 つの連続する最小値 (最大値) の間に最大値 (最小値) がない場合、最大値 (最小値) の欠落が発生しid_min (id_max)ます。

この例では、id_min に 2 つの連続した値 (16 19) があり、間に最大値がないため、id_max の 7 番目の位置に最大値がありません。

次に、

以来

id_min = [2 4 6 8 X 16 19];(XI は欠損値をマーク)

交代が正しければ、ベクトルは空でなければなりません。for ループを使わずにそれを行う効率的な方法を提案できますか?

前もって感謝します

kの特定の範囲内のすべての根を見つけようとしている単一変数の非常に複雑な正定線形連続関数がありkます。言う-4 < k < 4。

これまで、とのk_j両方が存在する点を検索することにより、関数の最小値を最初に推定しました。次に、これらの各ポイントを開始点として使用して、最適化関数 を適用します。この方法はある程度効果がありました。ただし、関数が複雑になるにつれて、最小値の検索に時間がかかり、不正確になる可能性があります。$k_{j+1}>k_j$$k_{j-1}>k_j$scipy.optimize.newton

numpyまたは、関数scipyの特定のドメイン (例: -4 < k < 4) を検索してすべてのルートを検索する組み込み関数はありますか。近くを検索するために正確なポイントを指定する必要がないように、計算効率をいくらか犠牲にしても構わないと思っています。

ありがとう

B私は、サイズが 18 x 16348の 2 次元行列に入れられた多くの最小値と最大値によって変化する 18 個の MATLAB ベクトル (現在の値の生の読み取り値) データのセットを持っています。

各行ベクトルのグローバル最大値のインデックスと値を見つけました。別のベクトル、つまりM( の各行ベクトルの最大値を持つB) と l (の各行ベクトルの最大値を持つ) に格納されますB。以下のコードを使用します。

ここで、このグローバル最大値の前に発生する各行ベクトルの最小値を見つけたいと考えています。

グローバル最大値から開始して、最小値とそのインデックスをチェックするループを作成しました。最小値の条件は、b[i,l] < b[i,l-1] & b[i,l] < b[i,l+1] として想像できます。

これをループに入れると以下のようになります。

何らかの理由で、whileループが 1 回だけ実行されてから停止します。それが私が直面している問題です。

以下のプロットは、プロットされた 18 個の値のうち 4 個と、マークされたベクトルの最大値と最小値を示しています。