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Orange 3 neuronales Netzwerk



Multilayer Perceptron (MLP) -Algorithmus mit Rückausbreitung.

Eingänge
  • Daten: Eingabedatendatei
  • Präprozessor: Vorverarbeitungsmethoden
Ausgänge
  • Student: Mehrschichtiger Perzeptron-Lernalgorithmus
  • Modell: trainiertes Modell
Neurales Netzwerk Widget verwendet Skearn Mehrschichtiger Perzeptron-Algorithmus das kann sowohl nichtlineare als auch lineare Modelle lehren.


  1. Der Name, unter dem es in anderen Widgets angezeigt wird. Der Standardname lautet "Neuronales Netzwerk".
  2. Modellparameter einstellen:
    • Neuronen auf der verborgenen Schicht: Definiert als das i-te Element repräsentiert die Anzahl der Neuronen in der i-ten verborgenen Schicht. ZB. Ein 3-Schicht-Neuronales Netzwerk kann als 2, 3, 2 definiert werden.
    • Aktivierungsfunktionen für versteckte Ebenen:
      • Identität: unbeaufsichtigte Aktivierung, nützlich für die Implementierung eines linearen Engpasses
      • Logistik: logistische Sigmoidfunktion
      • tanh: hyperbolische Funktion tan
      • ReLu: Funktion der gleichgerichteten Lineareinheit
    • Löser zur Gewichtsoptimierung:
      • L-BFGS-B: Optimierer in der Quasi-Newtonschen Familie
      • SGD: stochastischer Gradientenabstieg
      • Adam: stochastischer gradientenbasierter Optimierer
    • Alpha: L2-Strafparameter (Regularisierungsterm)
    • Maximale Anzahl von Iterationen: Maximale Anzahl von Iterationen
    Die anderen Parameter sind auf eingestellt Standardwerte skearn .
  3. Erstellen Sie eine Nachricht.
  4. Wenn das Kontrollkästchen aktiviert ist ( Bewerben Sie sich automatisch ) teilt das Widget die Änderungen automatisch mit. Oder klicken Sie auf Übernehmen .

Beispiele

Das erste Beispiel ist die Klassifizierungsaufgabe bei Datendatei Iris . Wir werden die Ergebnisse vergleichen neuronale Netze s Logistische Regression .


Das zweite Beispiel ist die Vorhersageaufgabe, die noch verwendet wird Datum Iris . Dieser Workflow zeigt, wie man es benutzt Ausgabe studenta . Einfügen Neurales Netzwerk Vorhersagemodell zu Vorhersagen und behalten Sie die vorhergesagten Werte bei.



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