Учебник по промышленной статистике


Нейронные сети - часть 48


Таким приемом можно улучшить обучение, потому что эта функция (в отличие от логистической) симметрична. В этом случае нужно изменить значения минимум/среднее и максимум/стандартное отклонение, и программа ST Neural Networks автоматически будет правильно интерпретировать классы.

Обратная упорядоченность, как правило, применяется в двух ситуациях. Одну из них мы только что обсудили: это сети Кохонена, в которых выходное значение есть мера удаленности, и ее малое значение соответствует большему доверию. Вторая ситуация возникает при использовании матрицы потерь (которая может быть добавлена в вероятностную сеть на этапе ее построения или вручную - к сетям других типов). Если используется матрица потерь, то выходы сети означают ожидаемые потери от выбора того или иного класса, и цель заключается в том, чтобы выбрать класс с наименьшими потерями. Упорядоченность можно обратить, объявив выходной сигнал не уровнем доверия, а мерой ошибки. В таком случае порог принятия будет ниже порога отвержения.

Таблица статистик классификации
Таблица статистик классификации

При выборе порогов принятия/отвержения и оценке способностей сети к классификации очень помогает информация, содержащаяся в окне Статистики классификации - Classification Statistics. В нем указывается, сколько наблюдений было классифицировано правильно, сколько неправильно или вообще не классифицировано. Кроме того, выдается информация о том, сколько наблюдений каждого класса было отнесено к другим классам. Все эти данные выдаются отдельно для обучающего, контрольного и тестового множеств.

В начало


Решение задач регрессии в пакете ST Neural Networks
Решение задач регрессии в пакете ST Neural Networks

В задачах регрессии целью является оценка значения числовой (принимающей непрерывный диапазон значений) выходной переменной по значениям входных переменных. Задачи регрессии в пакете ST Neural Networks можно решать с помощью сетей следующих типов: многослойный персептрон, радиальная базисная функция, обобщенно-регрессионная сеть и линейная сеть.


Начало  Назад  Вперед



Книжный магазин