Eksploracja danych. Analiza dużych zbiorów danych

Heurystyki

Przy doborze struktury sieci możliwe jest zastosowanie jednej z kilku prostych heurystyk, mianowicie:

1. można przyjąć jedną warstwę ukrytą z wystarczającą liczbą nieliniowych neuronów do aproksymacji dowolnej nieliniowej funkcji ciągłej,
2. każdą nieliniową funkcję nieciągłą można aproksymować z zadaną dokładnością przy zastosowaniu co najmniej dwóch warstw ukrytych z odpowiednią liczbą nieliniowych neuronów,
3. liczbę neuronów K w pierwszej warstwie ukrytej można oszacować:
   • na podstawie średniej geometrycznej liczby wejść we i wyjść wy:
     
   • korzystając z zależności:
     
     gdzie M oznacza liczbę przykładów uczących,
4. w kolejnych warstwach można przyjąć liczbę neuronów równą połowie liczby neuronów z warstwy poprzedniej.

Powyższe zalecenia nie w każdej sytuacji będą właściwe, w szczególności w przypadkach, gdy mamy do czynienia z zadaniem klasyfikacji do jednej w więcej niż dwie klasy. Wówczas liczba wyjść sieci jest równa liczbie klas (ewentualnie pomniejszoną o jeden) i żadna [...]

Ten materiał dostępny jest dla zalogowanych użytkowników.

Załóż konto i dołącz do grona użytkowników naszego portalu!

Zaloguj się Zarejestruj się

Mogą zainteresować Cię również

Styczeń miesiącem bezpieczeństwa produkcji.

zobacz więcej