Учебник по промышленной статистике


Нейронные сети - часть 45


При бинарном представлении переменной соответствует один узел сети, при этом значение 0.0 означает активное состояние, а 1.0 - неактивное. При кодировании 1-из-N на каждое состояние выделяется один элемент, так что каждое конкретное состояние представляется как 1.0 в соответствующем элементе и 0.0 во всех других.

Номинальные входные переменные в пакете ST Neural Networks могут быть преобразованы одним из этих методов как на этапе обучения сети, так и при ее работе. Целевые выходные значения для элементов, соответствующих номинальным переменным, также легко определяются во время обучения. Несколько большие усилия требуются на то, чтобы по результатам работы сети определить выходной класс.

Каждый из выходных элементов будет содержать числовые значения в интервале от 0.0 до 1.0. Чтобы уверенно определить класс по набору выходных значений, сеть должна решить, "достаточно ли близки" они к нулю или единице. Если такой близости не наблюдается, класс считается "неопределенным".

Кроме того, в пакете ST Neural Networks для интерпретации выходных значений используются доверительные уровни (пороги принятия и отвержения). Эти пороговые значения можно корректировать, чтобы заставить сеть быть более или, наоборот, менее "решительной" при объявлении класса. Схемы здесь немного различаются для случаев бинарного и 1-из-N представлений:

Бинарное.
Бинарное.

Если выходное значение элемента превышает порог принятия, то выбирается класс 1.0. Если выходное значение лежит ниже порога отвержения, выбирается класс 0.0. Если выходное значение лежит между порогами, класс считается не определенным.

Один -из-N.
Один -из-N.

Определенный класс выбирается только в том случае, если значение соответствующего выходного элемента выше порога принятия, а всех остальных выходных элементов - ниже порога отвержения. Если же данное условие не выполнено, класс не определяется.

При кодировании методом 1-из-N имеет место одна особенность. На первый взгляд кажется, что "наиболее решительной" будет сеть с порогами принятия и отвержения, равными 0.5.


Начало  Назад  Вперед