1

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

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.

 Смежные вопросы

  • Нет связанных вопросов^_^