人工神经网络工具NeuroSolutions使用教程:NeuralExpert构建神经网


概述:NeuroSolutions提供了四种方式构建神经网络,分别是NeuralExpert、NeuralBuilder、pre-recorded macro和手动创建。运行NeuralExpert是构建神经网络最简单的方法。本文主要介绍如何利用NeuralExpert构建神经网络。

NeuroSolutions提供了四种方式构建神经网络,分别是NeuralExpert、NeuralBuilder、pre-recorded macro和手动创建。运行NeuralExpert是构建神经网络最简单的方法。本文主要介绍如何利用NeuralExpert构建神经网络。

NeuralExpert是以询问的方式智能地构建神经网络。基于所需要解决问题的描述,NeuralExpert配置了相关参数和探头。一旦你选择了问题的类型,你可以看到左侧面板上需要回答的所有问题。你可以点击这些步骤/号码浏览问答。一旦神经网络构建成功,你可以直接在breadboard上或者NeuralExpert内修改相关设置。因此,即使你不了解神经网络类型,你也可以通过NeuralExpert建立出成功的神经网络模型。

Problem Type Selection面板

利用NeuralExpert构建神经网络的第一步是指定问题类型。NeuralExpert 包含了四个问题类型:Classification、Prediction、Function Approximation和Clustering。如果你的问题不属于这四种类型之一,那么你就应该选择NeuralBuilder。

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Input File Selection面板

选择了问题类型后,你需要选择输入文件。Input File Selection面板用于指定输入文件的位置。

Tag Input Columns面板

构建神经网络模型的下一步是标记输入列。NeuralExpert标签输入列面板用于指定哪些数据将传入神经网络。ASCII列数据通常作为第一行的列标签。如果不这样,向导会询问你是否想添加列标签。

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Desired File Selection面板

Desired File Selection面板用于指定输出数据文件的目标位置。

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Tag Desired Columns面板

NeuralExpert标签面板所需列用于指定你希望神经网络产生什么样的数据。例如,在本图中,数据的第一列是"SpecimenNumber,并不是我们所需要的尝试的分类。接下来的6列被指定为输入数据。最后一列是所期望的输出("Sex")。

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Tag Symbolic Desired面板

Tag Desired Columns面板用于设定输出列中是否包含符号数据。符号列的每个数据元素都是一串字符。

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Generalization Protection面板

通用保护面板(Generalization Protection)用于指定数据量以留作交叉验证。"None" 表示所有的输入数据和所需文件将用于训练。当处理较少数据(如少于100行)时,一般就用该选项。"Normal"表示20%的数据将被留作交叉验证。"High"表示40%的数据将被用于交叉验证。该选项适用于大数据量时,如10,000行或更多时。

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Out Of Sample Testing面板

Out Of Sample Testing面板用于指定测试集的数据量。该百分比将随着你测试的样本数据网络数据量的变化而变化。默认设置是20%。

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Network Complexity面板

Network Complexity面板用于指定隐藏层和处理单元(神经元)中神经网络的规模。一般情况下,小型神经网络优于大型神经网络。如果一个小型神经网络能够有效地解决你的问题(你会惊奇地发现小型神经网络的强大之后),你就不必要选择大型神经网络。因为大型神经网络不仅需要更多的训练和测试时间,而且对新数据的操作性较差。

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通过以上步骤,成功地利用NeuralExpert构建神经网络,如下图所示:

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