Создание сети типа многослойный персептрон с помощью мастера

из "Методы прогнозирования в условиях рынка "

Рассмотрим вначале вариант создания сети типа многослойный персептрон с помощью мастера. [c.135]
После того как вы запустили программу, перед вами появятся следующие диалоговые окна. [c.135]
Установленный период означает, на сколько шагов вперед осуществляется предсказание (если он неизвестен, обычно вводится значение 1, иначе по умолчанию задается - 0). Предполагается, что мастер создания сети будет определять оптимальный размер шагов автоматически. [c.136]
Причем данная переменная является входной и выходной переменной. [c.138]
Масштабирование желательно, чтобы привести данные в допустимый диапазон. Если этого не сделать, то нейроны входного слоя окажутся в постоянном насыщении или будут все время заторможенными. [c.139]
Вы можете определить выбор случаев для проверки. [c.140]
Как Вы можете заметить, наибольшей является обучаемая выборка, и равными - выборка для проверки обучения и выборка для независимого испытания. Причем необходимо учитывать, что ошибка на выборке, используемой для проверки обучения, не должна превышать ошибку на независимой выборке. [c.140]
Варианты в множестве данных будут поделены на три подмножества. Одно для обучения сети, другое для верификации, третье для независимого тестирования. Укажите, должен ли IPS случайным образом перемешивать данные в этих подмножествах или использовать без изменений. [c.140]
Рисунок 4.17. Окно помощника решения задач. [c.140]
Замечание. Нет строго определенной процедуры для выбора количества нейронов и количества слоев сети. Чем больше количество нейронов и слоев, тем шире возможности сети, тем медленнее она обучается и работает и тем более нелинейной может быть зависимость вход-выход. [c.141]
Существует возможность указания мастеру создания сети создать и дать оценку только определенному типу сети. При решении нашей задачи выбираем многослойный персептрон (3 слоя), так как это цель нашего построения. [c.141]

Вернуться к основной статье