RBFニューラルネットワーク

Question

自分のシステムを教えるためにRBFニューラルネットワークを適用したいと思います。 私は入力して、システムを持っている：

| 1 2 3 4 5 6 ... 32 | 33 | 
| 1000 0001 0010 0100 1000 1000 ... 0100 | 0 0 1 | 

あなたはせずにこれを読まなければなりません「|」キャラクター。入力の最後の3つの要素が一緒になっていることがわかりました。結果は1〜32の数値でなければなりません。入力の値は「1000」です。私の訓練セットでは、私はいつもこの種の配列の結果を得ます。教授アルゴリズムにはどのような機能を使用できますか？あなたは私に正しい道を教えてくれますか？

私の説明を理解できない場合は、お気軽にお問い合わせください。皆さん、助けてくれてありがとう！

Answer 1

RBFネットワークを使用すると、これは奇妙な解決策のようです。しかし、あなたの心がそれに設定されている場合： （私は完全にあなたが解決したい問題を誤解している可能性があります）。

分類の観点から言えば、32個のエントリのそれぞれに「1000」があるかどうかを判断する32個のバイナリ分類器を訓練することができます。また、「ニューラルネットワーク」の用語には、32 * 4のエントリと32の出力があります。

RBFネットワークをトレーニングする有効な方法の1つは、RBFカーネルでSVMを使用することです。これの良い実装の1つはLIBSVMです。