Список форумов neuroproject.ru neuroproject.ru
Форум сайта компании НейроПроект
 
 FAQFAQ   ПоискПоиск   ПользователиПользователи   ГруппыГруппы   РегистрацияРегистрация 
 ПрофильПрофиль   Войти и проверить личные сообщенияВойти и проверить личные сообщения   ВходВход 

НейроннаяСеть для системы с неполной информацией

 
Начать новую тему   Ответить на тему    Список форумов neuroproject.ru -> Нейронные сети
Предыдущая тема :: Следующая тема  
Автор Сообщение
Makaka
Новый посетитель
Новый посетитель


Зарегистрирован: 15 Фев 2011
Сообщения: 1

СообщениеДобавлено: Вт Фев 15, 2011 6:33 pm    Заголовок сообщения: НейроннаяСеть для системы с неполной информацией Ответить с цитатой

У меня есть система с неполной информацией, в которой я хочу что-то предсказывать

Входные параметры сети - ~60шт
50 из них являются взаимоисключающими, их значения лежат в диапазоне (0;1), сумма этих 50 значений равна 1
10 других параметров принимают значения 0 или 1

Выходные значения сети - 3шт
Они являются взаимоисключающими, значения лежат в диапазоне (0;1), сумма значений 1
(Фактически каждое из этих трех значений соответствует вероятности возникновения в будущем одного из 3х взаимоисключающих событий)

-------------------
Неполная информация - следствием этого является тот факт, что на входе есть 50 вероятностей, которые соответствуют взаимоисключающим событиям в прошлом. Что было на самом деле в прошлом я не знаю ни при использовании сети на практике, ни в обучающей выборке. Всегда могу только предполагать используя не связанные с нейронной сетью алгоритмы.


если бы я знал полную информацию о системе (т.е. какое из этих 50 событий произошло в прошлом) - все равно должны бы активироваться все три выхода. Это из-за того, что в цепочке принятия решения есть человек.


Обучающая выборка представлена набором ситуаций из прошлого, где каждому входному вектору параметров поставлен в соответствие один исход из 3х возможных. Т.е. в обучающей выборке в векторе выходных значений всегда есть два нуля...
Выражаясь человеческих языком - у меня есть набор ситуаций в которых человек сделал одно из трех действий...


Собственно у меня два вопроса:
1. Какой тип сети и нейронов выбрать?
Насколько я понял из всего что прочитал - нужен многослойный персептрон. Функция - видимо сигмоида

2. Как это обучать?
У меня априори выход не соответствует обучающей выборке
Т.е. исходя из фундаментальных особенностей системы мне надо иметь на выходе три вероятности (например, 15%-55%-30%), а я всегда имею одно из трех значений (0-0-100 или 0-100-0 или 100-0-0)




PS Маленький вопрос в оффтопик
Нигде не нашел ничего толкового касательно выбора связанности сети (полная или нет, если нет, то как отрезать лишние связи - только с использованием описанных везде алгоритмов, или лучше исходя из фундаментальных особенностей системы). Как выбирать кол-во нейронов на внутренних слоях?
Можете посоветовать что-нибудь почитать?

И нигде не нашел касательно выбора кол-ва слоев. Как прочитал в одной книге - больше двух почти никогда не используется. Но может есть что-то поподробнее такого утверждения?
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение
GavkaGavV
Новый посетитель
Новый посетитель


Зарегистрирован: 18 Ноя 2018
Сообщения: 17

СообщениеДобавлено: Вс Ноя 18, 2018 2:38 pm    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

Интересная информация.
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение
Показать сообщения:   
Начать новую тему   Ответить на тему    Список форумов neuroproject.ru -> Нейронные сети Часовой пояс: GMT + 4
Страница 1 из 1

 
Перейти:  
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах


Rambler's Top100 Rambler's Top100