バックプロパゲーションアルゴリズムを助けが必要

[mdzafar]

こんにちは私は、ブレインコンピュータインターフェイス上で私の最終的な年間のプロジェクトをやって、ここで4脳の状態を分類したいです。私は、この典型的なケースのために、加重を割り当てる方法、方法mucjh入力と出力ベクトルiを取る必要があり、私が取るどのくらいの隠れニューロンを知りたい..誰もがこのすべてを知っているなら、このアルゴリズムを作ることに私を助けてください...私は緊急に助け............... \よろしくrequried

 

[jakjoud]

あなたは何をしたいのかをもっと説明することができますしてください。私が理解することで、脳イメージングのためのコンピューター·インターフェースを作りたいということです？ので、欲しい画像のどのタイプ？超音波やマイクロ波？もう少しだけよろしくを説明

 

[mdzafar]

すべての脳の信号こんにちは、人は彼の右手を移動するために想像するならば、彼は左手の動きを想像するならば、また、このために、上のこの対応するエフェクトの入力データとその形状にrespectve効果毎メンタルタスクに対して特異的であるまず異なっている入力信号、..ので、これは脳（EEG）は、入力データの分類手順です。私は、バックプロパゲーションアルゴリズムを使用して自分のデータを分類したい。 Q：どのようにそれは可能ですか？私はどのくらいのニューロンrequireds、layes、隠れ層ごと本体からe.tc望んヘルプ、バックプロパゲーションアルゴリズムでそれを適用するWANが、私を助けてください....あなたのアイデアを共有すること自由に感じ...........宜しく

 

[leekk8]

入力/出力層のニューロンの数は、これはあなたの入力/出力フォーマットに依存します。あなたは、入力信号と出力を表す方法は？バイナリでは？または任意の他の形態？たとえば、入力は8ビットバイナリデータである場合、あなたの入力は8ニューロンとなります。隠れ層と中間層ニューロンの数にするには、最適なアーキテクチャを得るためにそれをテストする必要があります。別のアプリケーションが最高の結果を得るために異なるアーキテクチャを必要としないように修正·アーキテクチャは、ありません。あなたの入力ニューロン（あなたがいくつかの入力ニューロンを持っている場合）か、入力ニューロン（入力が多く、例えば1000年の場合）の2/3倍以下の2/3倍1隠れ層と隠れニューロンと試すことができます。その後徐々に結果が改善されている、あるいはテストするニューロンの数を変更します。