2014 dxdy logo

Научный форум dxdy

Математика, Физика, Computer Science, LaTeX, Механика и Техника, Химия,
Биология и Медицина, Экономика и Финансовая Математика, Гуманитарные науки





Начать новую тему Ответить на тему
 
 Вопрос по нейронным сетям
Сообщение04.01.2017, 14:33 


04/01/17
1
Добрый день! Вопрос новичка, прошу не судить строго.
В процессе изучения базовой модели нейронной сети столкнулся с таким вопросом:
обучение нейронной сети на n-м количестве образцов заключается в настройке весов,настройка заключается в минимизации cost function. Подставляется другой образец - настройка весов начинается с начала и в итоге получаем другой набор настроенных весов.
В итоге получаем матрицу весов - каждая строка - настроенные весы для каждого отдельного образца.
Но как в таком случае использовать нейросеть в прогнозировании?

 Профиль  
                  
 
 Re: Вопрос по нейронным сетям
Сообщение05.01.2017, 21:02 


01/01/17
2
Cost function нужно минимизировать в среднем для всех образцов в тренировочном множестве, что для нейросети, что для любого другого алгоритма обучения с учителем.
Если получать новый вектор весов на каждый обучающий пример, то действительно, использовать такую нейросеть для новых данных не получится

 Профиль  
                  
 
 Re: Вопрос по нейронным сетям
Сообщение05.01.2017, 21:07 
Аватара пользователя


07/10/15
301
В режиме обучения, кроме входных образов, сеть использует соответствующие им значения целевой переменной (предполагается, что используется обучение с учителем и рассматривается только одна прогнозируемая переменная - это наиболее национальная постановка задачи).
В случае прогнозирования, входные образы - это наборы наблюдаемых и лагированных (наблюдаемых в предыдущие моменты времени, с заранее заданной временной задержкой) переменных, которые могут включать так же лаги самой прогнозируемой переменной. Значения целевой переменной - это наблюдаемые значения прогнозируемой переменной.
В ходе обучения сеть меняет свои веса таким образом, чтобы минимизировать некоторый функционал качества (cost function), который показывает насколько точно сеть вычисляет значения целевой переменной на основании данных входных образов. Обычно в качестве cost function рассматривается среднеквадратическая ошибка (mse). После того как сеть обучена, её веса фиксируются и больше не меняются.
В режиме моделирования значения целевой переменной уже не требуется, сеть сама вычисляет прогноз этого значения на основании исходных данных входного образа и настроенных при обучении весов. Собственно это и есть прогнозирование. Ошибку полученного прогноза можно оценить на основании значения cost function, достигнутого при обучении.

 Профиль  
                  
Показать сообщения за:  Поле сортировки  
Начать новую тему Ответить на тему  [ Сообщений: 3 ] 

Модераторы: Toucan, maxal, Karan, PAV, Супермодераторы



Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей


Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете добавлять вложения

Найти:
Powered by phpBB © 2000, 2002, 2005, 2007 phpBB Group