@Fanis_Baz

Как правильно создать модель нейронной сети и подобрать коэффициенты для классификации бинарных признаков?

Прошу помочь сообразить с созданием модели нейронной сети (именно архитектуры) и определением коэффициентов на веса.

У меня такая задачка:

Нужно построить модель сети с прямым распространение сигнала (который feed-forward) и делает классификацию.

В качестве функции активации во всех нейронах используется сигмоида ( 1/1+e^-x).
Объект описывается четырьмя бинарными признаками A , B , C и D (принимающих значение 0 или 1) признаков.
И три класса - X , Y , Z
А условия следующие:
Если вход А установлен в 1, а остальные входы 0, то это объект класса X. Для объекта класса Y единицы должны быть на любых трех входах. А для объекта класса Z значения на парах входов А и С, B и D не должны совпадать.
  • Вопрос задан
  • 92 просмотра
Пригласить эксперта
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы