問題タブ [perceptron]

Neurons、Percepton、MultiLayerPerceptronの概念に関するオンラインチュートリアルを読んでいます。それでは、私自身の例でこの概念を実装したいと思います。私がやりたいのは、次の単純なアルゴリズムをネットワークに実装することです。

4つの浮動小数点数があると仮定するminus1とplus1、、、minus2plus2

しかし、ここに私の懸念があります：

1. 63.8990、-165.177、1.33001、または0.98401の番号をネットワークに供給するにはどうすればよいですか？

2. 4つの数値があるので、どのように入力の数を選択する必要がありますが、4つの入力だけを使用するか、最初にすべてをビットに変換して、関連するビットの数に応じて入力の数を選択するかがわかりません。

3. 3種類の出力（1、-1,0）を考慮すると、出力層に3つのニューロンが必要であり、それぞれが特定の種類の回答を表すか、ネットワークをトレーニングして、それぞれの種類の回答を個別に学習する必要があります（最初の1つは1つ）。ネットワーク、2番目の場合は-1、最後の場合は0）？

よろしくお願いします。よろしくお願いします。

ステファン

こんにちは、私は Python と NLP の初心者です。パーセプトロン分類器を実装する必要があります。いくつかのウェブサイトを検索しましたが、十分な情報が見つかりませんでした。今のところ、カテゴリ (スポーツ、エンターテイメントなど) ごとにグループ化したドキュメントがいくつかあります。また、これらのドキュメントで最も使用されている単語とその頻度のリストもあります。特定の Web サイトで、引数 x と w を受け入れる何らかの決定関数が必要であると述べられていました。x は明らかにある種のベクトルです (w が何かはわかりません)。しかし、パーセプトロン アルゴリズムを構築するために必要な情報を使用する方法と、それを使用してドキュメントを分類する方法がわかりません。何かアイデアはありますか？ありがとう ：）

Matlab でパーセプトロン コードを実行すると、次の重みが得られます。

これらの重みから始めた場合:

2 つのクラスを分ける線をプロットするにはどうすればよいですか。線形システムを解く必要がありますが、どのように?

• プロットに使用される値を計算する方法は正しいですか?
• ラインをプロットする方法?? 例はありますか？

顔の写真で性別を分類する方法を学ぶために、パーセプトロンをコーディングしています。私は MATLAB に非常に慣れていないので、多くの助けが必要です。いくつかの質問を聞きたいんです：

1. 関数のコードを作成しようとしています:

   ここで、y は予測結果、x は非常に大きな行列として入れられたトレーニング/テスト セット、w は方程式の重みです。の後の部分%は私が書こうとしているものですが、これを MATLAB コードで記述する方法がわかりません。そこに何かアイデアはありますか？

2. 私は2番目の関数をコーディングしようとしています:

   w、x、および y は上記と同じ値を持ち、err はパーセプトロンのステップを通じて最小化しようとしているエラーの関数です。

3. 元の方程式で勾配降下法を使用して、パーセプトロンにステップを作成してエラーの割合を下げようとしています。if then ステートメントを使用してエラー関数を最小限に抑えるために、勾配降下を使用して w をインクリメントする方法を知っている人はいますか?

これらの質問に答えるのに役立つ場合は、今までのコードを掲載できます。

ありがとうございました！

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OK、私はまだこれのコードに取り組んでおり、より完全なものができたら公開したいと思います. 今の私の最大の質問は次のとおりです。

私は次の機能を持っています：

しきい値を入力する必要があることはわかっていますが、しきい値として何を入力する必要があるかわかりません。そこに何かアイデアはありますか？

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これは私がこれまでに持っているものです。まだ変更を加える必要がありますが、特に構造に関する意見や、必要な変更を行うためのアドバイスをいただければ幸いです。

したがって、ここに簡単な例を示します-データとして2つの浮動小数点数+出力として1つの浮動小数点数:

そして、次のようなものでANを作成します

そして、ネットワークをトレーニングするために openCV を高くするだけではありません。

出力として Nx2 floats のデータ + 1 float があり、最初のニューロンを入力の最初の行 (N floats) として、2 番目のニューロンの 2 番目の行 (N float data elements) に何を追加する必要があるのか​​ 疑問に思います。私たちのコード？

そのため、グレート サンプルがあります(実際のサンプルは 1 つしか見つかりませんでした)。そして、それはかなり制限的です。ある層のすべてのニューロンが次の (次の) 層のすべてのニューロンに接続 (転送) される人工ニュートラル ネットワークのアーキテクチャを作成する方法を示します。この接続を管理して、2 番目の層の各ニューロンが次の層の 2 つのニューロンのみに接続される ANN を作成します。だから私たちは欲しい：

私には4つのポイントがあります：a =（-0.5、-0.5）b =（-0.5、0.5）c =（0.3、-0.5）d =（0.0、1.0）

これらのポイントを最初にa、b、次にc、dに分類する必要があります

最初のステップはパーセプトロンを定義することですが、Rでパーセプトロンを定義する方法は何ですか？

ありがとう

Hadoop を使用してニューラル ネットワークをトレーニングしたいと考えています。ニューラル ネットワークをトレーニングするとき、各ニューロンへの重みは反復ごとに変更され、各反復は前の反復に依存することがわかっています。私は Hadoop を初めて使用し、Hadoop が提供する機能にあまり慣れていません。addDependingJob()依存関係を強調するメソッドを使用して反復を連鎖させることはできますか? または、Hadoop の助けを借りて NN を実装するために使用できる他のトリックがあります。

どんなアドバイスでも大歓迎です。

よろしくお願いします。

私は単層パーセプトロンを実験していますが、（ほとんど）すべてを理解していると思います。しかし、私が理解していないのは、どの重みに修正（学習率*エラー）を追加する必要があるかということです。私が見た例では、それは恣意的であるように思われます。

単層パーセプトロンでしきい値が実際に何をするのかを確認するのに問題があります。通常、しきい値の値に関係なく、データは分離されます。しきい値を低くすると、データがより均等に分割されるようです。これは何のために使われているのですか？