Как использовать обученную нейронную сеть?

Question

Я пытаюсь понять логику использования обученной нейронной сети. Если я прав: мы должны сохранить веса из предыдущей тренировки, а затем перезагрузить их с новым вводом.

Например, у меня есть этот набор данных:

• Ввод = [[0,1] [1,1]]
• Выход = [[1], [0]]
• Результаты после тренировки = [[0,999 ...], [0,005 ...]]

И я также сохранил вес. Что я не понимаю, так это то, как я должен использовать предыдущие веса, чтобы сделать прогноз, например? Например, я хочу попробовать прогноз со следующим вводом [1,0]. Я нахожу много ресурсов онлайн с Matlab или Python, но я не нахожу что-то, чтобы четко понимать, что такое вычисления, делать это «с нуля».

Спасибо,

Answer 1

Это так же просто, как сделать шаг вперед с помощью изученных весов.

это шаги, которые вы делаете в целом:

1- прямая передача: ввод данных для создания выходных меток

2 - расчет стоимости по истинным меткам входных данных, которые у вас есть в контролируемой задаче

3 - возвращение в сеть для обновления базы весов по стоимости

После того, как вы закончили обучение, вы не выполняете шаги 2 и 3, вы просто делаете первый шаг. продвижение в сети с новыми входами и изученными весами в процессе обучения. вывод - ваш прогноз.