Нейронная сеть, минимальное количество нейронов

Question

У меня есть 2D-поверхность, где корабль (с постоянной скоростью) перемещается по сцене, чтобы забрать конфеты. Для каждой конфеты корабль поднимается, я увеличиваю фитнес. NN имеет один выход для управления судном (0 для левого и 1 для правого, поэтому 0,5 будет прямым). В диапазоне [-1 .. 1] имеется четыре входа, которые представляют два нормализованных вектора. Направление судна и направление на кусок конфеты.

Есть ли способ вычислить минимальное количество нейронов в скрытом слое? Я также попытался дать два входа вместо четырех, первым был точечный продукт [-1.1] (где я уложил направление судна в сторону конфеты), а второй был (0/1), если конфета была слева/справа от корабля. Похоже, что этот подход работал намного лучше с меньшим количеством нейронов в скрытом слое.

Answer 1

Меньшее количество входов должно подразумевать меньшее количество нейронов. Это связано с тем, что количество комбинаций ввода уменьшается, и для нейронной сети становится легче изучать систему. Нет никакого золотого правила относительно того, как вычислить наилучшее количество узлов в скрытом слое. Однако с двумя входами я бы сказал, что 2 скрытых узла должны работать нормально. Это зависит от степени нелинейности ваших входов.

Answer 2

Определение количества скрытых слоев и количества нейронов в каждом скрытом слое всегда было проблемой, и это может расходиться с каждым типом проблем. Кстати, единственный скрытый слой в нейронной сети с прямой связью может решить большинство проблем, учитывая, что он может аппроксимировать функции.

Murata определены некоторые правила для использования в нейронных сетей для определения числа скрытых нейронов в нейронной сети с прогнозированием:

• Значение должно быть между размером входных и выходных слоев.
• Значение должно быть 2/3 размера входного слоя плюс размер выходного слоя.
• Значение должно быть меньше, чем в два раза больше входного слоя

Вы могли бы попробовать эти правила и оценить влияние этого в вашей нейронной сети.