ANN 프로그래밍을 위해 neurondotnet 라이브러리를 사용하고 있습니다. 입력 레이어 벡터는 400 이고 출력 레이어 벡터는 5이고 학습 샘플은 28입니다. 내 문제는 내가 갖고 있지 않다는 것입니다. 얼마나 많은 숨겨진 레이어를 가져야하는지, 벡터의 크기를 선택하는 방법에 대한 아이디어. 누구든지 올바른 방향으로 나를 놓을 수 있습니까? 감사합니다.NeuronDotNet의 신경망
체크 아웃 (역 전파 네트워크에서) 숨겨진 레이어의 가이드
수에서 그들의 도움 가이드 http://neurondotnet.freehostia.com/manual/design.html
비선형 분류를 수행 할 수 없습니다 숨겨진 레이어
역 전파 네트워크. (XOR 함수 근사자로 사용할 수 없습니다). 따라서 하나의 숨겨진 레이어는 백엔테이션 네트워크를위한 필수 요소입니다. 또한, 적절히 훈련 될 때 단일 은닉 층을 갖는 백 프로 퍼 게이션 네트워크가 임의의 함수를 근사화하는데 사용될 수 있다는 것이 수학적으로 입증되었다. 따라서 단일 숨겨진 레이어이 대부분의 경우 최상의 선택입니다.
여러 개의 숨겨진 레이어를 사용하면 학습 과정이 빨라지고 학습 된 네트워크가 교육 샘플과 정확하게 일치하지만 테스트 데이터에서 제대로 수행되지 못합니다. 이 효과는 훈련 된 네트워크가 학습 샘플을 기억하는 대신 암기하는 경향이있는 오버 트레이닝이라고합니다.
this FAQ은 숨겨진 레이어를 어떻게 처리할지 결정하는 데 대한 몇 가지 지침을 제공합니다. 그들은 대부분의 상황에서
가 여러 네트워크를 훈련하고 각각의 일반화 오류를 추정하지 않고 숨겨진 단위의 최적의 수를 결정하는 방법은 없습니다, 특히주의.
더 읽기 : http://www.faqs.org/faqs/ai-faq/neural-nets/part3/section-10.html#ixzz0b0VxJHV1
안녕하세요, 당신은 당신의 ANN은 무엇을 하시겠습니까? 정확한 출력을 얻으려면 꽤 낮은 샘플 번호 일 수 있습니다. 또한 어떤 유형의 ANN을 사용하고 있습니까? – keyboardP
백프로 그 레이션 알고리즘 이고 샘플은 지정된 글꼴의 28 개 알파벳 문자입니다 –