Re: Все программы одинаковы - дело не в программах


[ Комментарии ] [ Отправить комментарий ] [ Веб-конференция на сервере ТОРА-Центр ] [ FAQ ]

Написал Наблюдатель , September 22, 2000 at 13:13:59:

В комментарий к : Все программы одинаковы - дело не в программах, отправленное Исследователь , September 21, 2000 at 18:06:11:

: А на фига вообще так много программ? Какая разница, какой пользоваться - все они одинаковы по сути. Дело в нейронных сетях, а уж программа найдтся.
В том-то и дело, что хорошей программы (отвечающей всем требованиям - большое количество архитектур, генетическая оптимизация и т.д.) нет. Я думаю Вы не будете спорить, что от задачи зависит выбор архитектуры (например, формирование супериндикатора - лучше всего GRNN, врменные ряды на лаговых входах - CATNN - на собственном опыте проверял) поэтому чем больше архитектур прогоняется, тем больше вероятности, что можно найти некую оптимальную (я еще не говорил о сжатии размерности анализируемой системы - карты Кохонена не тянут, тут лучше всего анализ главных компонент - а архитектуру я встречал только в NeuroSolutions). А чтобы не мучаться с выбором - нужна оптимизация.
Я на своей памяти проги, которая имела бы максимум задаваемых архитектур (да еще бы корректно рисуемых самостоятельно) с оптимизацией не встречал. Т.е. нет пока такого сборника методов решения задач нейросетями (то бишь их парадигм) с хорошим интерфейсом, как SPSS в статистике (для меня SAS все-таки чересчур тяжеловат). От этого все и проблемы.

: Анализ чувствительности - полная лажа, которой народу задурили голову г-да из Варда и CSS.

BM - чисто ностальгия по первым шагам в нейро и он мне никогда не нравился. И вообще использование простых архитектур (а к ним я причисляю все BP с прямыми соединениями, в т.ч. сети Ворда в NS2) как самостоятельного аналитического инструмента (препроцессинг еще ладно), в т.ч. для анализа чувствительности - полный бред (как параллельные перцептроны, с обходными я еще согласен, принципиально, практически еще не пробовал - нет нормальной проги, где бы ты тупо не рисовал 3 дня структуру, а потом оказалось бы что она неэффективна). МГУА я и не стал проверять - заложенный подход сам отбирает переменные, правда, не говорит об их относительной важности м/у собой.
А вот ихний НСОР я проверял рандомизированным тестированием с последующим факторным, регрессионным и дисперсионным анализом - особых погрешностей в определении чувствительности генетическим алгоритмом не нашел.

Задача влияния входа нейросети на ее выход не имеет математического решения.

Абсолютно не спорю, математического не имеет. Зато 1) мы можем получать выбор входов, оценивая по эффективности сети на валидационных данных
2) мы можем получить относительную ранжировку входов м/у собой, которая при попарном сравнении статистически устойчива.

Более того, за счет нелинейности нейросети, один и тот же вход при одних значениях остальных входов будет влиять на выход, а при других - не будет.

Для этого и нужна оптимизация (а лучше генетической при нелинейных задачах только прямой перебор - долгонь-ко будет)

Поэтому выделиние наиболее значимых входов - не более чем коммерческий трюк.

В отношении BP не спорю.

: Про ithink интересно.



Комментарии:



Отправить комментарий

Имя:
E-Mail:

Тема:

Комментарий:

Веб-страничка(URL):
Название Веб-странички:
Картинка(URL):


[ Комментарии ] [ Отправить комментарий ] [ Веб-конференция на сервере ТОРА-Центр ] [ FAQ ]