신경망 설계

Question

신경망 및 역 전파에 대해 배우고 있습니다. 입력, 출력, 숨겨진 레이어, 가중치, 바이어스 등의 관점에서 네트워크가 어떻게 작동하는지 이해할 수 있다고 생각합니다. 그러나 문제를 해결하기 위해 네트워크를 설계하는 방법을 아직 완전히 이해하지 못했습니다. 예 : 신경망을 사용하여 초안을 만드는 법을 배우고 싶습니다. 문제를 신경망 설계로 어떻게 변환할까요? 건배 :

Answer 1

확실히 신경망을 설계 할 때 많은 결정이 내려지며 올바른 대답이 하나도 없습니다. 그러나 종종 생각해 보면 도움이되는 몇 가지 일반적인 질문이 있습니다.

1. 출력으로 생성하려는 것은 무엇입니까? 초안은 잠재적 인 움직임이 많고 턴에서 턴까지 사용할 수있는 변화가 있기 때문에 신경망을 사용하여 도전하는 게임처럼 보입니다.하지만 아마도 출력이 다음 움직임이되기를 원할 것입니다.

2. 입력 사항은 무엇입니까? 여기에는 신경망을 만들기를 원하는 결정을 내릴 때 유용하다고 생각되는 내용이 모두 포함되어야합니다. 초안 예제에서는 보드의 모든 부분의 위치를 ​​신경망에 제공해야 할 것입니다.

3. 반복 또는 피드 포워드? 일반적으로 과거에 수행 한 작업에 대한 정보를 제공하는 중요한 이유가 없으면 피드 전달을 사용하는 것이 가장 좋습니다. 이렇게하면 역 전파로 네트워크를 학습 할 수 있기 때문입니다. 예를 들어, 초안의 경우 피드 - 포워드 네트워크를 사용하는 것이 좋습니다.

4. 숨겨진 레이어가 필요합니까? 이것은 입력을 차지하는 고차원 공간에 대해 많이 알지 못하는 경우에 대한 답을 아는 것이 더 어려운 질문이며, 실험을 필요로 할 수도 있습니다. 초안은 충분히 복잡하여 숨겨진 레이어가 필요한 것처럼 보이지만 확실하지는 않습니다.

분명히 신경망 설정에 대해 할 수 있거나 할 수있는 결정이 많이 있지만 잘하면 이들이 당신을 가게 할 것입니다.

Answer 2

신경망 (또는 다른 종류의 모델)을 사용하여 문제를 모델링하는 것은 어려운 문제입니다. 이것을위한 마법의 총알은 없습니다. 다른 사람들이 개발 한 기술에 대해 읽는 것이 좋을 것입니다. 당신은, 참조 등으로

https://en.wikipedia.org/wiki/Types_of_artificial_neural_networks

을 시작하고 더 많은 예제에 대한 구글의 학자를 검색 할 수 있습니다.

Answer 3

글쎄, 당신의 문제는 다른 NN 디자이너의 문제라고 생각합니다. 당신이 항상 염두에 두어야 할 한가지, NN은 휴리스틱 모델입니다. 그러므로 그들은 우리와 마찬가지로 경험에 따라 배웁니다. NN에 순수한 지식을 삽입 할 수 없습니다. (다른 SC 알고리즘에서도 가능합니다) 문제에 대한 접근 방식이나 내가 겪고있는 일반적인 문제는 질문 : "나는 이것을 누군가에게 어떻게 가르 칠 것인가?"

게임의 규칙과 함께 플레이 할 수있는 변수와 원하는 것을 알아야합니다. 당신이 아이가 될 것처럼 게임을 목표로 네트워크를 훈련해야합니다 (데이터를 얻으십시오). 충분한 데이터와 체중이 변경되면 NN은 게임에서 승리하기 위해 합리적인 플레이에 대답 할 수 있어야합니다. 더 많은 데이터를 얻고 더 정확한 대답을 얻을 수 있으므로 더 나은 플레이어가 될 것입니다!

결정적인 것은 아니지만 선형이지만 내 관점입니다.) 행운을 빈다!