GotAI.NET

Форум: Проблемы искусственного интеллекта

 

Регистрация | Вход

 Все темы | Новая тема Стр.1 (1)   Поиск:  
 Автор Тема: Как узнать какое нужно кол-во нейронов?
Buggy
Сообщений: 28
Как узнать какое нужно кол-во нейронов?
Добавлено: 28 мар 07 12:56
Как можно узнать какое кол-во нейронов нужно для решения той или иной задачи? Есть ли специальные методы?
[Ответ][Цитата]
Victor G. Tsaregorodtsev
Сообщений: 3187
На: Как узнать какое нужно кол-во нейронов?
Добавлено: 28 мар 07 13:49
Для какого вида нейросети? Тут телепатов нет.

Для многослойного персептрона искать баланс между размером сети, объемом обучающей выборки, силой проявления эффекта переобучения относительно часто приходится методом последовательного направленного перебора (и интерполяции-экстраполяции) - см. www.neuropro.ru/memo12.shtml с типичными картинками зависимостей качества обучения и обобщения от размера сети и объема обучающей выборки


--------------------------
нейронные сети, анализ данных, прогнозирование
[Ответ][Цитата]
XVekX
Сообщений: 2
На: Как узнать какое нужно кол-во нейронов?
Добавлено: 31 мар 07 22:36
http://ifolder.ru/1537870 -- перцепртон про ыы=)
[Ответ][Цитата]
гост
Сообщений: 6163
На: Как узнать какое нужно кол-во нейронов?
Добавлено: 08 дек 11 21:57
Изменено: 04 мар 17 7:21
.
[Ответ][Цитата]
гост
Сообщений: 6163
На: Как узнать какое нужно кол-во нейронов?
Добавлено: 02 июл 22 7:39
.
[Ответ][Цитата]
гость
136.175.200.*
На: Как узнать какое нужно кол-во нейронов?
Добавлено: 09 апр 23 8:30
Цитата:
Автор: Buggy

Как можно узнать какое кол-во нейронов нужно для решения той или иной задачи? Есть ли специальные методы?
Определение оптимального количества нейронов в MLP зависит от конкретной задачи и может быть достаточно сложным процессом.

Один из подходов для определения оптимального количества нейронов в MLP - это перебор различных вариантов и оценка их производительности на тестовом наборе данных. Этот метод называется "grid search" (сеточный поиск). Он заключается в том, что для каждой комбинации количества нейронов и других гиперпараметров (например, скорости обучения) обучается MLP на тренировочном наборе данных, и затем оценивается его производительность на тестовом наборе. Таким образом, выбирается оптимальная комбинация гиперпараметров.

Еще один подход - использование эмпирических правил. Например, можно использовать правило, что оптимальное количество нейронов должно быть примерно равно половине от суммы количества входных и выходных нейронов.

Также стоит учитывать, что оптимальное количество нейронов может зависеть от размера и качества тренировочного набора данных, скорости обучения, выбранного оптимизатора и других гиперпараметров.

В целом, определение оптимального количества нейронов - это искусство, и требует многократного экспериментирования с разными вариантами на конкретной задаче.
[Ответ][Цитата]
 Стр.1 (1)