Показать сообщение отдельно
  #15  
Старый 08.03.2011, 03:47
гocть

 
Сообщений: n/a

что подавать на вход зависит естественно от конкретной задачи. вы сами должны придумать, какие признаки могут быть полезны для предсказания выходного значений. это творческий процесс.

приведу пример. допустим вы хотите классифицировать тексты е-мейлов. спам / не спам. в таких случаях в качестве входных значений (или признаков, фичей) часто используется так называемый "мешок слов" - текст представляется просто в виде вектора частот (обычно дополнительно еще помноженных на idf, но это уже детали) встречаемых в нем слов. можно и не ограничиваться словами, добавить что-то еще - например, информацию о присутствии отправителя в различных черных списках, "авторитетность" домена отправителя (например, gmail.com это хорошо, незнаковый домен плохо), сколько раз на этого отправителя пожаловались ваши пользователи (если у вас почтовый сервис и у пользователей есть кнопка типа "это спам"), и т.п.

при прогнозировании рядов берите в качестве входных значений предыдущие значения ряда, в каком-нибудь фиксированном окне. если это финансовые ряды, попробуйте добавить какую-нибудь информацию вроде биржевых индексов и т.п., если у вас есть подозрение что ваш ряд с ними может быть связан.

Цитата:
и как измениться функция активации, если у нас добавиться еще один слой в ИНС, т.е двух слойная сеть с n нейронами в 1 слою и с m нейронами во 2 слою, допустим каждый нейрон 2 слоя связан с каждым нейроном 1 слоя?
а почему она должна от этого меняться? функция активации - это свойство каждого нейрона а не сети в целом. можете оставить сигмоидную