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künstliches neuronales netz |
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Anmeldedatum: 24.04.13
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Verfasst am: 24.04.2013, 16:39
Titel: künstliches neuronales netz
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hallo,
zu allererst weiß ich nicht ob das hier die richtige stelle ist für meine frage, nur nachdem ich nach einem forum gegoogelt habe, hatte ich kein besseres forum gefunden. bitte wenn es hier nicht passend ist sagt mir ein forum wo ich besser aufgehoben bin.
also - ich habe mit matlab künstliche neuronale netze (knn) erstellt um eine spezielle aufgabe zu lösen nur kam es dazu zu einem problem.
die aufgabe:
man hat die funktion y = x.^(2*i); für i = 1,2,3,4
da die x-werte feste diskrete werte sind z.b.
x=-4:0.1:4; (wären 81 x-werte)
habe ich die x-werte für das knn weggelassen. mein netz soll das i als input nehmen und y-werte generieren. d.h. die output schicht hätte jetzt hier 81 neuronen. das netz lernt also die inputs 1,2,3,4 mit den funktionswerten der angegebenen funktion y an den stellen x.
das problem:
nach mehrmaligem testen unterschiedlicher aktivierungsfunktionen und unterschiedlicher schichtenanzahl des netzes kam ich nur dazu 1 outputschicht zu behalten, da matlab die inputs ja bereits wichtet.
als aktivierungsfunktion kam nur purelin in frage (die lineare transferfunktion). nur dann kamen netze hervor die gute kurven für unbekannte i lieferten.
sobald man eine schicht mehr hatte entstand ein rauschen in den outputs dass umso schlimmer wurde je mehr neuronen in dieser zusätzlichen versteckten schicht waren. auch das verwenden von anderen aktivierungsfunktionen brachte keine brauchbaren ergebnisse.
dies ist mein problem was mich sehr unbefriedigt lässt, da ja die idee hinter den knn ist mehrere schichten anzufertigen mit beliebigen aktivierungsfunktionen. kann mir jemand helfen wie man das problem beheben kann?
mfg
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