примерка в нейронной сети с помощью MATLAB

Question

Я хочу приспособить функцию, используя нейронные сети, с 0/1 в качестве выходов.Пожалуйста, помогите мне найти лучший путь к этому.

На самом деле я хочу узнать функцию подгонки в MATLAB, особенно в наборе инструментов нейронной сети.Я не знаю, какой метод подходит для моделирования функции с бинарным выводом.

Также есть ли в MATLAB возможность набирать вес?

Answer 1

Если у вас есть задача двоичной классификации (вывод 0/1), то вы можете обучить NN с двумя выходными узлами, по одному на класс, и хитрость заключается в использовании логистической функции на выходном узле, чтобы он всегда находился в диапазоне [0,1] (это значение по умолчанию, если вы используете функцию NEWPR). Это можно интерпретировать как вероятность, тогда вы можете использовать значение по умолчанию 0.5 в качестве порога или, возможно, использовать ROC-кривые , чтобы найти лучший порог для вашего случая.

Пожалуйста, смотрите этот пост для простого примера в MATLAB изучения двоичного оператора XOR.

Answer 2

Обычно нейронные сети используются для принятия решений, поэтому ответ 0/1 - это то, что вы хотите: «да» или «нет».

Для фактического соответствия сети используются два набора, которые, как известно, дают ответ «да» и «нет». Затем вычисляется коэффициент ошибок типа I и типа II (часто называемый чистотой и эффективностью 1) как функция параметров сети.

Эти функции имеют значения от 0 до 1. Цель подбора состоит в том, чтобы найти набор сетевых параметров, которые обеспечивают приемлемый баланс между ошибками типа I и типа II, одновременно делая их как можно меньше.