Pasos básicos
- Decida el número de capas ocultas que desea mantener entre
- Asegúrese de que la cantidad de elementos en las capas sea mayor que la cantidad de elementos en la capa de entrada. Agregar unidad de sesgo en cada capa.
- Decidir el número de elementos en la salida. Si la clasificación binaria solo existen dos estados de salida 0 y 1, si la clasificación mutua decide el número de capas como número de bits para clasificar, por ejemplo, si desea clasificar 8 objetos o menos, la capa de salida debe contener 3 elementos como 3 bits donde cada elemento se puede decidir por estado de bit (los objetos de tipo 3 pueden ser -011, tipo 2 salida-010, tipo8-1, tipo000). Su salida contiene 3 elementos y2y1y0 donde 2,1 y 0 son potencias
- Decida la función de clasificador que desea poner para atravesar los valores hacia adelante desde la entrada, al igual que puede usar la función sigmoide en redes neuronales para predecir los valores de bits en capas latentes y sigue
Minimizando el error al revés
- Calcule la función de error en la salida restando el valor obtenido y el valor verdadero. Propague el error hacia atrás y obtenga una función de error donde la diferencie con respecto a los parámetros y la equipare a 0, luego obtendrá los parámetros de la función de clasificador que cuando multiplicado por unidades de elementos dará un valor exacto
El aprendizaje automático de múltiples etapas y la verificación del error a minimizar es un concepto conocido como redes neuronales y algoritmo de retropropagación. Backprop algo comprueba que el error se minimiza y, en consecuencia, encuentra los parámetros para proporcionar la o / p correcta.
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