[求助]multi layer perceptron

limamok

有谁会 multi layer perceptron吗？
有谁可以放几个例子吗？谢谢~~~~

在下是为了兴趣而了解及研究MLP这个topic....

limamok

请问hidden value 是不定方程式吗？在下找这资料。。。

斷羽鳥

原帖由 limamok 于 19-7-2008 01:26 PM 发表
请问hidden value 是不定方程式吗？在下找这资料。。。

等tensaix2j 网友来和你交流。BTW， 什么是hidden values？ 是不是指hidden neuron的参数？如果是的话，我看不到这和定或不定方程式有什么关联哦。我不太明白问题，看看有没有人答你。

limamok

原帖由 斷羽鳥 于 19-7-2008 03:09 PM 发表


等tensaix2j 网友来和你交流。BTW， 什么是hidden values？ 是不是指hidden neuron的参数？如果是的话，我看不到这和定或不定方程式有什么关联哦。我不太明白问题，看看有没有人答你。

谢谢斷羽鳥兄回帖，hidden values是属于Layer 3 型--〉(input value --> hidden value --> output value)
在下无法从google里找到Tutorial questions with complete answer 多数 找到的是理论及using math terminology for their 方程式！

谢谢如有样本请回帖。
注：在下弱于数学科，请多多体谅！

tensaix2j

hidden value 我也沒聽過，hidden nodes ，hidden layer倒是有
他的意思是 改怎么決定 使用幾個 hidden nodes

其實有很多方法。。
其中一種是 這個馬來人 suggests 的
http://www.journal.au.edu/ijcim/2001/sep01/article4.doc
run 一些 experiments， 算 mse 來決定 。。

不然就 用 dynamic  的

limamok

原帖由 tensaix2j 于 20-7-2008 02:39 AM 发表
hidden value 我也沒聽過，hidden nodes ，hidden layer倒是有
他的意思是 改怎么決定 使用幾個 hidden nodes

其實有很多方法。。
其中一種是 這個馬來人 suggests 的
http://www.journal.au.edu/ijcim/2001/ ...

谢谢tensaix2j兄回帖，那在下要好好地消化这个论文。。
在下想要问还有其它math 来用旧数据推测下一回的output吗？
例: pattern statistic recognition等等。。

祝各位晚安~~~

斷羽鳥

原帖由 tensaix2j 于 20-7-2008 02:39 AM 发表
hidden value 我也沒聽過，hidden nodes ，hidden layer倒是有
他的意思是 改怎么決定 使用幾個 hidden nodes

其實有很多方法。。
其中一種是 這個馬來人 suggests 的
http://www.journal.au.edu/ijcim/2001/ ...

这是最基本简单implement的方法，但是要酱来决定一项ANN的topology，非要有很大的搜索空间。 而且没有担保的哦。还有一个比较经济的方法就是用pruning的概念。先用很大的隐点数量，在training的当儿，采取pruning的步骤，让隐点逐渐消失缩小。还有，其实这些都是最终要得到最终最regularized的ANN结构，如果搂主找找看"ANN regularization"应该会看到很多资料。 除了ANN还有很多方法哦，看你的数据是什么，和要得到什么咯。 ANN无疑能够很好的approximate任何一个函数，但是因为有太多的不确定因素，还有大量的参数，有时很容易失真的。

limamok

原帖由 斷羽鳥 于 20-7-2008 10:00 AM 发表


这是最基本简单implement的方法，但是要酱来决定一项ANN的topology，非要有很大的搜索空间。 而且没有担保的哦。还有一个比较经济的方法就是用pruning的概念。先用很大的隐点数量，在training的当儿，采取prunin ...

哦。。在下继续探讨ANN摸索咯~
因为在下的是在有限空间下搜索点数量。
如：空间：fixed500点数, 出现点数量：28-60点。 每回点数量都是保持28-60点之间，它可能是重复或新点数。

[ 本帖最后由 limamok 于 20-7-2008 12:05 PM 编辑 ]