Я собираюсь проанализировать данные, используя NEAT (версия Encog C#). И затем, я хотел бы подтвердить структуру сети и веса сети, когда обучение было сведено. Хотя я читал документацию Encog, я не могу найти статьи и образец кода. Можно ли сказать мне, как это сделать (пример кода или наоборот).Как показать лучшую структуру сети и сохранить лучшие сетевые веса?
Я предлагаю вам ознакомиться с Pluralsight courses by Abishek Kumar. Вы можете посмотреть курсы, подписавшись на бесплатную пробную версию.
Чтобы «подтвердить вес сети», я предлагаю вам начать с «Введение в машинное обучение с помощью ENCOG 3» Кумара. Начните с его примеров алгоритмов обучения «Устойчивое распространение» или «Быстрое распространение», поскольку они наиболее легки в настройке (сложнее установить параметры для многих других обучающих алгоритмов). Эти алгоритмы будут устанавливать весы вашей сети.
Чтобы «подтвердить структуру сети», я бы рекомендовал курс Kumar «Advanced Machine Learning with ENCOG», который имеет два раздела по настройке сети. Я предлагаю вам использовать только один скрытый слой и использовать методы «Обрезки», описанные в его учебнике (или загружаемом коде), чтобы выбрать количество нейронов в скрытом слое.
Чтобы решить, когда «обучение сошло», я бы рекомендовал вам следовать его примерам (или загрузить его примерный код) и использовать StopTrainingStrategy (чтобы вы автоматически прекратили обучение, когда глобальная ошибка начинает увеличиваться) и EarlyStoppingStrategy (так что вы автоматически прекратите обучение, когда ошибка Cross Validation начнет увеличиваться).
Спасибо за ваше предложение. Я проверю это ! – whatchan
Благодарим за исправление орфографической ошибки. – whatchan