Нейросети - Перепроектирование сети 2


Г. Изменение порядка предъявления примеров

Часто использование случайного порядка предъявления примеров дает сети возможность найти состояния с более низким значением средней ошибки, что свидетельствует о том, что найдены лучшие решения. Однако в процессе обучения сеть сильнее осциллирует. В других ситуациях медленное, но устойчиво прогрессирующее обучение с поочередным предъявлением оказывается наилучшим.

Д. Увеличение или уменьшение параметра сглаживания

Для сетей НСОР и ВНС Вы, возможно, получите лучшие результаты путем увеличения или уменьшения параметра сглаживания при применении сети. Для автоматического вычисления наилучшего параметра сглаживания Вы можете использовать Калибровку. За подробностями обращайтесь к разделам Обучение НСОР и Обучение ВНС.

Е. Изменение Ваших переменных

Наиболее вероятной причиной, по которой Ваша сеть может не давать хороших результатов, является тот факт, что Ваши переменные выбраны неверно или предъявляются сети не в самом удачном виде. В примере с предсказанием фондового рынка мы могли пропустить какую-нибудь отлично работающую техническую переменную. Пакет Рыночных

индикаторов предоставляет богатый выбор и даже позволяет делать индикаторы из индикаторов. Вы можете захотеть добавить какие-либо существенные переменные, или даже какие-либо чисто субъективные переменные, отражающие "ощущение рынка". Даже Ваша личная оценка новостей дня может стать еще одной переменной, которую Вы можете

использовать. Возможно, у Вас есть Ваши собственные индикаторы, или Вы хотите использовать что-либо из других программ. NeuroShell 2 может стоять на плечах гигантов и использовать для предсказаний даже мнения других экспертов. Вы можете использовать модуль Графики зависимостей для определения входных переменных, соответствующих трендам того, что Вы пытаетесь предсказать (например, в системе для предсказаний на фондовом рынке), или искать корреляции с использованием Корреляционной точечной

диаграммы.

Ж. Размер сети

Если сеть обучается слишком долго, Вам, возможно, стоит подумать о разбиении задачи на более мелкие задачи, так, чтобы решением каждой мелкой части исходной задачи занималась отдельная сеть.

- Начало - - Назад - - Вперед -