Настройка весов нейронной сети по пользовательским рейтингам - PullRequest
1 голос
/ 18 декабря 2011

Я действительно новичок в NN, и я пытаюсь реализовать его в своей системе рекомендаций, которая дает пользователям рекомендации по сходству пользователей. Дело в том, что у меня 4 разных сходства пользователей по разным параметрам, и я использую весовые коэффициенты, чтобы подчеркнуть важность каждого сходства в общем сходстве.

регион сходства = 0,5, вес области = 0,6

интересует сходство = 0.3, weightInterest = 0.8

образование сходство = 0,75, вес образования = 1,1

сходство позиций = 0,6, weightPositions = 1,5

, поэтому при расчете общего сходства будет умножаться сумма, деленная на сумму весов: (0,5 * 0,6 + 0,3 * 0,8 + 0,75 * 1,1 + 0,6 * 1,5) / 4 // я делю на сумму весов, чтобы поместить параметр в {0..1} Поэтому мне нужно контролировать эти веса с помощью рейтинга пользователя (рейтинг кликов пользователя от 1 до 10, а веса исправлены)

Я построил такой NN: Neural Network

Итак, что я делаю: n = 0,25 (обучение к); рейтинг = 0,7 (это мой рейтинг 7);

net5 = х1 * х2 + W15 * W25 * + х3 + х4 W35 * W45;

OUT5 = 1 / (1-пау (е, -net5));

* * Тысяча двадцать-один реального = OUT5 * (1 + 1-рейтинга);

ERR = OUT5 * (1-OUT5) * (Real-OUT5);

w15n = W15 + заблуждаться п x1, * 1 028 *

w25n = W25 + заблуждаться п * 1 031 * х2; * +1032 * * 1 033 * w35n = W35 + заблуждаться * +1034 * п * * х3 одна тысяча тридцать пять;

* * W45n тысяча тридцать семь = W45 + заблуждаться N х4;

(я извиняюсь за форматирование кода, он все время говорил, что он неправильно отформатирован)

Что я делаю не так? результаты таких исправлений вообще не годятся. Спасибо

1 Ответ

0 голосов
/ 08 февраля 2013

Я думаю, вы идете не в ту сторону. Обратное распространение не является хорошим выбором для этого типа обучения (каким-то образом инкрементное обучение). Чтобы использовать обратное распространение, вам нужны некоторые данные, например, 1000 данных, где даны различные типы подобия (входные данные) и Истинное сходство (выходные данные) . Затем веса будут обновляться и обновляться, пока не снизится уровень ошибок. Кроме того, вам также понадобится набор тестовых данных, который позволит вам убедиться в том, что сеть результатов будет полезна даже для значений сходства, которые она не видела во время обучения.

...