45359

Подготовка входных параметров

Доклад

Информатика, кибернетика и программирование

Естественно что незначимые параметры не следует включать в список параметров входного вектора X. Однако на практике часто бывает трудно и даже невозможно установить какие из параметров предметной области являются значимыми а какие нет. Поэтому на первом этапе в вектор X включают как можно больше параметров избегая только те из них незначимость которых очевидна.

Русский

2013-11-16

28 KB

1 чел.

19 Подготовка входных параметров

Успех создания нейронной сети, адекватно моделирующей предметную область, во многом зависит от удачного подбора обучающих примеров. При подготовке обучающих примеров следует учитывать, что не все параметры предметной области влияют на выходной вектор Y. Например, знание температуры тела вряд ли поможет в постановке диагноза больному, если задача состоит в выявлении у него одних только психических отклонений.

Параметры, которые не оказывают влияния на вектор Y, называют незначимыми для этого выходного вектора. Естественно, что незначимые параметры не следует включать в список параметров входного вектора X.

Однако на практике часто бывает трудно и даже невозможно установить, какие из параметров предметной области являются значимыми, а какие нет. Поэтому на первом этапе в вектор X включают как можно больше параметров, избегая только те из них, незначимость которых очевидна.

После первоначального создания и обучения нейронной сети, незначимые параметры могут быть выявлены двумя способами.

1. Путём анализа значений весовых коэффициентов входных нейронов. Если окажется, что у какого-либо входного нейрона синаптические веса значительно меньше, чем у других нейронов, то этот входной нейрон скорее всего соответствует незначимому параметру вектора X.

2. Путём возмущения значений входных параметров и анализа реакции сети на эти возмущения. Если сеть не реагирует или слабо реагирует на изменения значения какого-либо входного параметра, то этот параметр не является значимым.

После выявления и исключения входных нейронов, соответствующих незначимым параметрам, качество нейросети улучшается, так как снижается её размерность. Однако надо понимать, что слишком малое число входных параметров может привести к тому, что нейросети не хватит данных для выявления требуемых от нее закономерностей предметной области.

Параметры, описывающие предметную область, могут иметь самый разнообразный характер. Это могут быть числа с различными диапазонами изменений, качественные характеристики, такие как цвет волос и глаз пациента, даты (число, месяц, год), графические объекты. Поскольку нейросеть в состоянии обрабатывать только числа, то вся нечисловая информация должна быть закодирована в числовом виде.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

39082. Медиаобразовательная среда в контексте педагогического проектирования. Классификация и краткое описание средств организации электронного обучения 27.65 KB
  Ршгд Во всем многообразии средств организации электронного обучения можно выделить следующие группы: авторские программные продукты uthoring Pckges системы управления контентом Content Mngement Systems CMS системы управления обучением Lerning Mngement Systems LMS системы управления учебным контентом Lerning Content Mngement Systems LCMS Авторские программные продукты uthoring Pckges. Системы управления контентом CMS. Системы управления контентом позволяют создавать каталоги графических звуковых аудио...
39083. Навигация по файловой системе. Работа с файлами и каталогами Linux. Создание папки для хранения данных СДО Moodle 89.91 KB
  С этим можно согласиться но при одном условии – дистанционное обучение должно быть построено с необходимым и достаточным уровнем качества обучения. В сфере образования под качеством обучения подразумевается соответствие знаний и умений выпускников учебного заведения требованиям предъявляемым со стороны рынка труда. Вторая модель управления качеством образования основана на контроле не только знаний обучаемых но и процессов обучения их организации и применяемых средств.
39084. Настройка сети Debian Linux. Серверная структура СДО Moodle 44.99 KB
  Интерфейс СДО Moodle. Серверная структура СДО Moodle. Формы контроля знаний в системе дистанционного обучения Moodle. Система дистанционного обучения Moodle обладает интуитивно понятным интерфейсом.
39085. Понятие инструментальной системы для создания курсов ДОТ, преимущества и классификация. Описание структуры файловой системы Linux 21.75 KB
  Понятие инструментальной системы для создания курсов ДОТ преимущества и классификация. Инструментальные системы для создания курсов ДО ориентированы на пользователей тьюторов разработчиков курсов ДО. Преимущества инструментальных систем: существенно снижается время на разработку курсов; снижаются общие затраты организации на разработку и использование курсов ДО; обеспечивается современный уровень функциональных и коммуникационных возможностей и пользовательского графического интерфейса курсов; исключаются многие ошибки начинающих...
39086. Распределение прав доступа в Linux. Системные требования для развертывания СДО Moodle 27.66 KB
  Системные требования для развертывания СДО Moodle. Количество пользователей которые смогут пользоваться Moodle может быть ограничено производительностью сервера. Большинство предпочитают вебсервер pche но Moodle будет хорошо работать и с любым другим вебсервером который поддерживает PHP например IIS под Windows. Язык сценариев PHP обратите внимание что есть особенности установки Moodle с PHPccelertor.
39087. Дистанционные образовательные технологии: история и развитие в России. Учётные записи в Linux 45.52 KB
  А также необходимостью современной педагогики дать ответ на запрос общества по выработке новых педагогических средств обучения и воспитания в новой культурноинформационной среде. Глобальные изменения в информационнокультурной среде мы относим к макрофакторам способствующим появлению электронного обучения. Мезофакторами определяющими развитие электронного обучения являются современные философские культурологические психологические и педагогические теории отражающие современные реалии культуры.
39088. Алгоритм и программа генерации ключевой информации 1.65 MB
  Настоящая работа посвящена в первую очередь ГПСП, ориентированным на использование в системах защиты информации от случайных и умышленных деструктивных воздействий. Вначале рассматриваются общие принципы проектирования непредсказуемых ГПСП, требования к таким устройствам, описываются основные строительные блоки, используемые при их создании.
39089. Отраслевой резервноинвестиционный фонд развития энергетики ГКД 34. 273.78 KB
  Пересчет характеристик газообразного топлива Приложение В. Пересчет характеристик топлива Приложение Г. Состав и характеристики разных видов органического топлива Приложение Д.
39090. Чернобыль 49.44 KB
  Могло быть такое стечение обстоятельств случайным Исследования показали: не исключенная вероятность того что вибрационнонезащищенная система реактора 4го блока ЧАЭС в период работы в внештатной ситуации за 16 сек. Причина аварии по этой версии связывается не с конструктивными недостатками а с сбоем в работе электротехнического оснащения которое привело к отключению электродвигателей которые обеспечивают подачу воды для охлаждения реактора. Взрывы в 4м реакторе ЧАЭС сдвинули со своего места металлоконструкции верха реактора...