Я создаю нейронную сеть обратного распространения (с библиотекой Encog), которая принимает решения в зависимости от 50 факторов, мне нужна помощь с ее лучшим дизайном: нам нужен 50 входных нейронов и 4 нейронов в качестве вывода, чтобы дать ответ (4 цифры), но я не уверен в количестве нейронов в скрытом слое, сколько из них лучше? также я хочу спросить, является ли обратное распространение с функцией активации сегмоида наилучшим для подобных ситуаций. Спасибо за продвижение.Проектирование нейронной сети для принятия решений в зависимости от 50 факторов
1
A
ответ
0
Используйте один скрытый слой. Было показано, что нейронная сеть с единственным скрытым слоем является универсальным приближением. См.: http://en.wikipedia.org/wiki/Universal_approximation_theorem
Что касается количества скрытых нейронов. Вам нужно будет экспериментировать. Я начну с 50, и попробую 25-75.
Sigmoid прекрасно, если ваш ожидаемый выход находится между 0 и 1. Вы также можете попробовать tanh, если вы нормализуетесь до -1 до 1.