問題タブ [multi-layer]

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?

私は誰かのプロジェクトを引き継いで、条件を取り、その条件に子があるかどうかをチェックする関数に出くわしました。はいの場合、子がオブジェクトまたはその他の条件であるかどうかを確認します。それがオブジェクトの場合は先に進み、条件の場合はロジックを別の方法で実行し、その下にあるものをチェックし続けます....これは複雑すぎることを知っており、これ以上説明することはできませんしかし、シナリオに同様のロジックを書きました。

私の例でCondtionListは、クラスを拡張しCondition、ツリー構造は次のようになります

ここでやろうとしているのは、構造のような多層ツリーを再帰的に呼び出すことですCondition。この関数の実行が完了する前に、再帰を繰り返しコールバックする戻り値に到達するまで、正常に動作します。

これが私のコードです：

よろしくお願いします。

私はこのコードに従いました: https://github.com/HyTruongSon/Neural-Network-MNIST-CPP

理解するのはとても簡単です。94% の精度が得られます。より深い層 (5 から 10 の範囲) のネットワークに変換する必要があります。自分を快適にするために、レイヤーをもう 1 つだけ追加しました。しかし、いくら鍛えても精度は50%を超えません。各隠れ層に 256 個のニューロンを追加しました。コードを変更した方法は次のとおりです。次のようにレイヤーを追加しました。

フィードフォワード部分は次のように変更されます。

バックプロパゲーションは次のように変更されます。

ここのどこかで間違っている可能性があるため、修正も投稿しています。エポック変数を 1000 に設定して 24 時間トレーニングしても、まだ進歩がありません :( 。私はそれにかなり不満を感じており、どこが間違っているのかわかりません。