Учебник по промышленной статистике

На www.bodylabfitness.by эмс тренировки отзывы клиентов фитнес студии X-Wave. | программа для риэлторов | Смотрите на сайте ремонт турбин дизельных двигателей в челябинске. | Big Butts Like It big подробнее. | Блендеры опт здесь еще больше. |

Нейронные сети - часть 59


Очень часто метод АГК выделяет из многомерных исходных данных совсем небольшое число компонент, сохраняя при этом структуру информации.

Один из недостатков метода главных компонент (АГК) состоит в том, что это чисто линейный метод, и из-за этого он может не учитывать некоторые важные характеристики структуры данных. В пакете ST Neural Networks реализован также вариант "нелинейного АГК", основанный на использовании так называемой автоассоциативной сети (Bishop, 1995; Fausett, 1994; Bouland and Kamp, 1988). Это такая нейронная сеть, которую обучают выдавать в качестве выходов свои собственные входные данные, но при этом в ее промежуточном слое содержится меньше нейронов, чем во входном и выходном слоях. Поэтому, чтобы восстановить свои входные данные, сеть должна научиться представлять их в более низкой размерности. Сеть "впихивает" наблюдения в формат промежуточного слоя и только потом выдает их на выходе. После обучения автоассоциативной сети ее внешний интерфейс может быть сохранен и использован для понижения размерности. Как правило, в качестве автоассоциативной сети берется многослойный персептрон с тремя промежуточными слоями. При этом средний слой отвечает за представление данных в малой размерности, а два других скрытых слоя служат соответственно для нелинейного преобразования входных данных в средний слой и выходов среднего слоя в выходной слой. Автоассоциативная сеть с единственным промежуточным слоем может выполнять только линейное понижение размерности, и фактически осуществляет АГК в стандартном варианте.

В начало






(c) Copyright StatSoft, Inc., 1984-2001
STATISTICA является торговой маркой StatSoft, Inc.




Начало  Назад  Вперед