【发布时间】:2013-04-14 12:00:06
【问题描述】:
如果我有一个带有 sigmoid 激活函数的前馈多层感知器,它经过训练并且具有已知权重,我如何找到由网络近似的曲线方程(分隔两种类型数据的曲线)?
【问题讨论】:
标签: machine-learning artificial-intelligence neural-network
如果我有一个带有 sigmoid 激活函数的前馈多层感知器,它经过训练并且具有已知权重,我如何找到由网络近似的曲线方程(分隔两种类型数据的曲线)?
【问题讨论】:
标签: machine-learning artificial-intelligence neural-network
一般来说,对于 NN 输出为 0.5(或 0,如果是 -1/1 而不是 0/1)的输入点,没有封闭形式的解决方案。
对于低维输入空间的可视化,通常所做的是将输入空间网格化并计算 NN 输出的轮廓。 (轮廓是对 NN 响应面的平滑估计。)
在 MATLAB 中,可以这样做
[X,Y] = meshgrid(linspace(-1,1), linspace(-1,1));
contour(f(X,Y))
f 是您经过训练的 NN,并假设为 [-1,1] x [-1,1] 空间。
【讨论】: