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Rete neurale di Orange 3



Algoritmo perceptron multistrato (MLP) con propagazione posteriore.

ingressi
  • Dati: file di dati di input
  • Preprocessore: metodi di preelaborazione
uscite
  • Studente: algoritmo di apprendimento percettivo multistrato
  • Modello: modello addestrato
Rete neurale Widget utilizza Skearn Algoritmo perceptron multistrato che può insegnare modelli non lineari e lineari.


  1. Il nome con il quale apparirà in altri widget. Il nome predefinito è "Rete neurale".
  2. Imposta i parametri del modello:
    • Neuroni sullo strato nascosto: definito come l'i-esimo elemento rappresenta il numero di neuroni nell'i-esimo strato nascosto. Per esempio Una rete neurale a 3 strati può essere definita come 2, 3, 2.
    • Funzioni di attivazione dello strato nascosto:
      • Identità: attivazione automatica, utile per implementare un collo di bottiglia lineare
      • Logistica: funzione sigmoide logistica
      • tanh: funzione iperbolica tan
      • ReLu: funzione dell'unità lineare rettificata
    • Risolutore per l'ottimizzazione del peso:
      • L-BFGS-B: ottimizzatore nella famiglia quasi newtoniana
      • SGD: discesa gradiente stocastica
      • Adam: ottimizzatore stocastico basato sul gradiente
    • Alpha: parametro penalità L2 (termine di regolarizzazione)
    • Numero massimo di iterazioni: numero massimo di iterazioni
    Gli altri parametri sono impostati su valori predefiniti skearn .
  3. Crea un messaggio
  4. Quando la casella è selezionata ( Applica automaticamente ), il widget comunicherà automaticamente le modifiche. Oppure fai clic applicare .

Esempi

Il primo esempio è l'attività di classificazione in file di dati iris . Confronteremo i risultati reti neurali s Regressione logistica .


Il secondo esempio è l'attività di previsione che utilizza ancora data iris . Questo flusso di lavoro mostra come usarlo produzione studente . mettere Rete neurale modello di previsione a previsioni e mantenere i valori previsti.



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