Como Calcular peso Decay em Redes Neurais
redes neuronais são formadas pelos circuitos de células electricamente excitáveis . Essas redes são compostas por um número variável de camadas de entrada e de saída do neurônio . As sinapses armazenar parâmetros chamados “pesos “, usado para manipular dados em cálculos. Por meio de ” decadência de peso”, pode-se calcular uma saída generalizada de toda uma rede de neurônios. Esta decadência peso fornece uma certa pena dos pesos maiores para regularizar dados de saída. Se não cariados, os grandes pesos pode causar grandes variações em dados de saída. Portanto, é muito importante usar a eliminação de peso e diminuir os pesos maiores, a fim de atingir um suave output.Things você precisa
MATLAB /NetLab toolbox
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Cálculo
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Set-up entradas em MATLAB . Abra a caixa de ferramentas NetLab – ” Mathworks “> ” NetLab ” – e atribuir os parâmetros de entrada da seguinte forma: matriz para vetores de entrada , matriz para valores-alvo, número de unidades na camada escondida , o número máximo de iterações para redes não- convergentes e os parâmetros para a decadência peso
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Use estatísticas de regularização de Gauss para cada camada de rede. Defina os parâmetros de decaimento de peso para mlpprior , de modo que : antes = mlpprior ( nin, nhidden , nout , AW1 , ab1 , AW2 , ab2 ), onde ” AW1 ” é a decadência peso de pesos primeira camada; ” ab1 ” é o parâmetro de decaimento de peso durante os primeiros vieses camada; ” AW2 ” é o parâmetro de decaimento de peso para a segunda camada de pesos; ” ab2 ” é o parâmetro de decaimento de peso para a segunda camada de polarizações . Set-up da rede, treinamento dos dados de entrada e de saída, que = líquidas mlp ( nin, nhidden , nout , função antes ) e [ net, opções] = netopt (líquido, opções, Trainin , trainOut , método ) .
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Empregar padronização de insumos e metas ou ajustar o termo penalidade para os desvios-padrão para todas as entradas e metas . Uma boa generalização pode ser possível se pelo menos 3 constantes de decaimento diferentes estão disponíveis para os pesos escondidos , escondidos , e saída escondida escondida – entrada na rede.
