ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
51
Таким образом, задание функций инициализации для вычисли-
тельной модели нейронной сети является многоступенчатым и вы-
полняется по следующему алгоритму:
1.
Выбрать для свойства net.initFcn одно из возможных значе-
ний:
‘initzero’, ‘initcon’, ‘initnw’, ‘initwb’ или ‘initlay’.
2.
Если выбраны значения ‘initzero’, ‘initcon’ или ‘initnw’, то за-
дание функций инициализации сети завершено.
3.
Если выбрано значение ‘initwb’, то переход к шагу 6.
4.
Если выбрано значение ‘initlay’, то переходим к слоям и для
каждого слоя
i свойству net.layers{i}.initFcn необходимо задать одно
из возможных значений:
‘initnw’ или ‘initwb’.
5.
Если для i-го слоя выбрано значение ‘initnw’, то для этого слоя
задание функций инициализации завершено.
6.
Если для всех слоев сети или для какого-то слоя установлено
свойство
‘initwb’, то для этих слоёв необходимо задать свойства
net.biases{i}.initFcn, выбрав его из набора: ‘initzero’, ‘rands’ или
‘initcon’, а также свойства net.layerWeights{i,j}.initFcn, используя
следующие значения:
‘initzero’, ‘midpoint’, ‘randnc’, ‘randnr’ или
‘rands’.
Заметим, что с помощью оператора
revert(net) можно возвратить
значения весов и смещений к ранее установленным значениям.
После инициализации нейронной сети её необходимо обучить
решению конкретной прикладной задачи. Для этих целей нужно со-
брать обучающий набор данных, содержащий интересующие при-
знаки изучаемого объекта, используя имеющийся опыт. Сначала сле-
дует включить все признаки, которые, по мнению аналитиков и
экс-
пертов, являются существенными; на последующих этапах это мно-
жество, вероятно, будет сокращено. Обычно для этих целей исполь-
зуются эвристические правила, которые устанавливают связь между
количеством необходимых наблюдений и размером сети. Обычно
количество наблюдений на порядок больше числа связей в сети и
возрастает по нелинейному закону, так что уже при довольно
не-
большом числе признаков, например 50, может потребоваться ог-
ромное число наблюдений. Эта проблема носит название "проклятие
Таким образом, задание функций инициализации для вычисли-
тельной модели нейронной сети является многоступенчатым и вы-
полняется по следующему алгоритму:
1. Выбрать для свойства net.initFcn одно из возможных значе-
ний: ‘initzero’, ‘initcon’, ‘initnw’, ‘initwb’ или ‘initlay’.
2. Если выбраны значения ‘initzero’, ‘initcon’ или ‘initnw’, то за-
дание функций инициализации сети завершено.
3. Если выбрано значение ‘initwb’, то переход к шагу 6.
4. Если выбрано значение ‘initlay’, то переходим к слоям и для
каждого слоя i свойству net.layers{i}.initFcn необходимо задать одно
из возможных значений: ‘initnw’ или ‘initwb’.
5. Если для i-го слоя выбрано значение ‘initnw’, то для этого слоя
задание функций инициализации завершено.
6. Если для всех слоев сети или для какого-то слоя установлено
свойство ‘initwb’, то для этих слоёв необходимо задать свойства
net.biases{i}.initFcn, выбрав его из набора: ‘initzero’, ‘rands’ или
‘initcon’, а также свойства net.layerWeights{i,j}.initFcn, используя
следующие значения: ‘initzero’, ‘midpoint’, ‘randnc’, ‘randnr’ или
‘rands’.
Заметим, что с помощью оператора revert(net) можно возвратить
значения весов и смещений к ранее установленным значениям.
После инициализации нейронной сети её необходимо обучить
решению конкретной прикладной задачи. Для этих целей нужно со-
брать обучающий набор данных, содержащий интересующие при-
знаки изучаемого объекта, используя имеющийся опыт. Сначала сле-
дует включить все признаки, которые, по мнению аналитиков и экс-
пертов, являются существенными; на последующих этапах это мно-
жество, вероятно, будет сокращено. Обычно для этих целей исполь-
зуются эвристические правила, которые устанавливают связь между
количеством необходимых наблюдений и размером сети. Обычно
количество наблюдений на порядок больше числа связей в сети и
возрастает по нелинейному закону, так что уже при довольно не-
большом числе признаков, например 50, может потребоваться ог-
ромное число наблюдений. Эта проблема носит название "проклятие
51
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 49
- 50
- 51
- 52
- 53
- …
- следующая ›
- последняя »
