バックプロパゲーションアルゴリズム

[varshaturkar]

いずれはそれがどのように訓練された後にネットワークをテストするために教えてもらえますか？トレーニング中に生成されている重みを使用する方法

 

[Abhishek K]

最後の更新された重みに入力テスト信号を、生成される出力を確認してください.....訓練の時にすべてのトレーニングのペアを使用しない....いくつかの入出力ペアがテスト用に保持されます....結果が意味正しくない場合、ネットワークはパターンを記憶し、より多くの訓練を必要としている

 

[varshaturkar]

私は訓練のための良好な結果を得るM。私は各クラス3の重み1つを得る訓練のIMのように3つのクラスにデータを分類するM。私はすべてのテスト入力に3つのすべての重みを適用し、結果を参照しましょう​​か？私がこれをやったときに何の入力に関係なく、クラスを取得IM重みに従ってです。 uのplsは私を助けることができます

 

[Abhishek K]

私ははっきりとそれを得ること...あなたは、3つの重みベクトルが言うなっていると言っているの三つのクラスにデータを分類することができます一度に1つだけが高くなっているの3つの出力を持っていることを意味....隠れ層と出力層の間の接続のための[Wxで] 。右？それは、それぞれのトレーニングペアの入力のために、ベクトルのすべての3セットは、[Wxでは]を更新する必要があります....私は問題を確認するために失敗しています.... "入力がクラスを取得IM重みに応じて何であるかは関係ない。"私はこれを受け取っていません。あなたが訓練のペアのアプリケーションの順序を変更してみてください。

 

[varshaturkar]

入力層のiは、隠された3と出力3で3ニューロンを持っている。その総重量は6になる。入力と隠しと出力の間に隠されたと3の間3。私は、トレーニングサンプルを適用しています。各クラスのと計算された平均WTS。私がテストに使っているこれらの平均WTS。 IMはシステムに無作為に、すなわちクラスの訓練を与えて1サンプル後、class2の再クラス1のように

 

[Abhishek K]

あなたが記述されているアーキによって、彼らは、出力と隠れ層の間の入力と隠れ層2）との間に2つの重量のマトリックス1）でなければなりません。、注文の各（3 × 3）。どのように6ウェイトを得ている？

 

[varshaturkar]

uが言ったように残念に6ではなくIMは2行列を得て。私はトレーニング後にしたのに、最後のクラスは、それが"クラス2"を与えているすべてのクラスのテストの段階で次に、"クラス2"と仮定している場合、問題は、トレーニングサンプルに、ある重量の行列を適用してイムテストを開始するとき。私は、WTSはトレーニングの終わりに最後のクラスに応じて調整ばかりしているので、これだと思います。私は様々なクラスがシーケンスでも、ネットワークは、訓練の段階で最後のクラスのためのWTSを覚えているかを有する試験サンプルの大きな集合を与えることを試みた。