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meatball1982銅蟲(chóng) (小有名氣)
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[求助]
使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè) 已有2人參與
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mod : 2013年 12月 14日 星期六 10:19:23 CST 大家好，我有一個(gè)使用進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合的問(wèn)題，具體如下 輸入是的維數(shù)是253, 輸出只有一維，輸出的值在范圍[-567.58 -567.53]的范圍內(nèi)，變化范圍只有0.05。 訓(xùn)練的樣本大約有4000個(gè)， 預(yù)測(cè)的樣本大約有10000個(gè)。 數(shù)據(jù)的維數(shù)分別是 dat_in_tr =[4000*253] dat_out_tr=[4000*1] dat_in_pr =[10000*253] dat_out_pr=[10000*1] 我是使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)的。 一個(gè)隱層，隱層單元個(gè)數(shù)為69。 訓(xùn)練的效果還可以，預(yù)測(cè)的效果也算可以接受。但有一個(gè)問(wèn)題一直解決不了。 就是在預(yù)測(cè)的時(shí)候，在大約10000個(gè)點(diǎn)中總是有30個(gè)左右的點(diǎn)誤差比較大。因?yàn)榇蠖鄶?shù)點(diǎn)的誤差都在0.01的范圍之內(nèi)。有問(wèn)題的點(diǎn)的誤差的絕對(duì)值大于0.01（在圖中紅色標(biāo)出。）. 這是這些點(diǎn)，使得我的結(jié)果無(wú)法被使用。 我現(xiàn)在需要大家?guī)兔ξ易飨旅娴囊患�。需要滿(mǎn)足 01.用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(matlab的工具箱，matlab自己編寫(xiě)程序，C語(yǔ)言均可以)對(duì)10000預(yù)測(cè)樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)。使得所有的點(diǎn)的誤差都在0.01之內(nèi)，誤差的std大一點(diǎn)沒(méi)關(guān)系，但不能出現(xiàn)誤差大于0.01的情況。 02.預(yù)測(cè)集中的樣本不能被加入到訓(xùn)練集中用于訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。 03.如果不用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也可以用支持向量機(jī)or主成分分析or 其它的方法，但要用matlab或c（我暫時(shí)只會(huì)這兩種。） 04.程序要有注釋?zhuān)姓f(shuō)明文檔。 05.很可能在我看不懂注釋和程序時(shí)，給于說(shuō)明。 06.程序中需要設(shè)置的參數(shù)最好是自動(dòng)找到的，如果不是，請(qǐng)最好給出設(shè)置的思路。 x_re_y_annpr.png |
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2013-12-14 14:46:55, 11.76 M
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2樓2013-12-14 16:03:16
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輸入是的維數(shù)是253, 輸出只有一維，隱層單元個(gè)數(shù)為69 意味著連接權(quán)系數(shù)（包括閾值）有(253+1)*69+(69+1)*1 = 17596 個(gè)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于你的學(xué)習(xí)樣本數(shù)。這合適嗎？ |
4樓2013-12-16 10:17:07
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5樓2013-12-16 12:39:55
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問(wèn)題1：測(cè)試數(shù)據(jù)可以不用于訓(xùn)練，因?yàn)榧扔?xùn)練又測(cè)試，那樣沒(méi)什么意義。 問(wèn)題2: 關(guān)于cross validation（交叉驗(yàn)證）有很多很多資料，比如：http://en.wikipedia.org/wiki/Cross-validation_%28statistics%29，很多機(jī)器學(xué)習(xí)方面的書(shū)籍也都有。至于Bayes regularization，這個(gè)方法提及不是很多，但是在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，regularization是經(jīng)常用到的。 |
6樓2013-12-16 12:45:58
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)也是一種數(shù)據(jù)回歸模型。我們舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子 y=ax^2+bx+c， 有三個(gè)系數(shù)要回歸，如果只給你1～2組數(shù)據(jù)，你覺(jué)得能回歸好嗎？ 考慮到樣本本身有誤差，為了防止過(guò)擬合（或過(guò)學(xué)習(xí)），一般要求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本數(shù)是連接權(quán)系數(shù)（包括閾值）的2～3倍。你用了太多的連接權(quán)系數(shù)（包括閾值），即使效果不錯(cuò)，風(fēng)險(xiǎn)仍然很高。 |
7樓2013-12-16 12:47:26
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