신경망을 사용한 일기 예보

Backpropagation을 사용하여 일기 예보 프로그램을 작성하려고합니다. 나는 온도, 습도, 풍속, 해수면 압력 등과 같은 다른 매개 변수의 데이터를 가지고 있습니다. 입력 레이어 (온도, 습도, 풍속, 해수면 압력)에 대해 4 개의 매개 변수 (4 노드)를 설정했습니다.신경망을 사용한 일기 예보

출력/대상이 무엇인지 혼란스러워합니다. 월별/계절별 구분이 필요합니까? 그리고 어떻게 4 가지 매개 변수를 -1에서 1로 정규화 할 수 있습니까?

출처

2012-02-21 Naiem Rahman

이것은 일반적으로 수행되는 방식이 아닙니다. 물리학을 할 때 신경망을 사용하는 이유는 무엇입니까? – duffymo

@duffymo 표준 예상치에 딱 들어 맞습니다. 왜 도메인 전문성이 중요한지 입증하기 위해 서투른 기계 학습 방법을 사용할 수 있습니다. 그러나, 앙상블 앙상블, 통계 영역을 모으는 분야는 근본적인 물리학에서 다소 제거되었습니다. – Iterator

이 문제는 다중 클래스 분류 문제로 간주 할 수 있습니다. 날씨가 햇살, 비오기, 흐림, 바람 등의 날씨인지 예측하고 싶다고합시다. 이것들은 분류 할 수업이 될 것입니다.

입력 기능을 공식 (x-xbar)/mu로 정규화 할 수 있습니다. 여기서 xbar는 피쳐의 평균이고 mu는 피쳐의 표준입니다.

출처

2012-03-14 22:07:29 nitin

표준 편차는 일반적으로 시그마 (sigma)라고 불리며 실제 평균은 종종 μ로 기록됩니다. – alfa

신경망을 사용한 일기 예보

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