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Rede neural laranja 3



Algoritmo de perceptron multicamada (MLP) com propagação traseira.

Entradas
  • Dados: arquivo de dados de entrada
  • Pré-processador: métodos de pré-processamento
Saídas
  • Aluno: algoritmo de aprendizado perceptron multicamada
  • Modelo: modelo treinado
Rede neural O widget usa o Skearn Algoritmo perceptron de várias camadas que pode ensinar modelos não lineares e lineares.


  1. O nome sob o qual ele aparecerá em outros widgets. O nome padrão é "Rede Neural".
  2. Defina os parâmetros do modelo:
    • Neurônios na camada oculta: definido como o i-ésimo elemento representa o número de neurônios na i-ésima camada oculta. Por exemplo Uma rede neural de 3 camadas pode ser definida como 2, 3, 2.
    • Recursos de ativação de camada oculta:
      • Identidade: ativação autônoma, útil para implementar um gargalo linear
      • Logística: função sigmóide logística
      • tanh: função hiperbólica tan
      • ReLu: função da unidade linear retificada
    • Solver para otimização de peso:
      • L-BFGS-B: otimizador na família quasi-newtoniana
      • SGD: descida do gradiente estocástico
      • Adam: otimizador estocástico baseado em gradiente
    • Alfa: parâmetro de penalidade L2 (termo de regularização)
    • Número máximo de iterações: número máximo de iterações
    Os outros parâmetros estão definidos como valores padrão skearn .
  3. Crie uma mensagem.
  4. Quando a caixa está marcada ( Aplicar automaticamente ), o widget comunicará as alterações automaticamente. Ou clique Aplicar .

Exemplos

O primeiro exemplo é a tarefa de classificação em arquivo de dados íris . Vamos comparar os resultados redes neurais s Regressão logística .


O segundo exemplo é a tarefa de previsão que ele ainda usa dados íris . Este fluxo de trabalho mostra como usá-lo saída aluno . Inserir Rede neural modelo de previsão para Previsões e mantenha os valores previstos.



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