Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе



             

Понижение размерности входов


Сильной стороной нейроанализа является возможность получения предсказаний при минимуме априорных знаний. Поскольку заранее обычно неизвестно насколько полезны те или иные входные переменные для предсказания значений выходов, возникает соблазн увеличивать число входных параметров, в надежде на то, что сеть сама определит какие из них наиболее значимы. Однако, как это уже обсуждалось в лекции 3, сложность обучения персептронов быстро возрастает с ростом числа входов (а именно - как куб размерности входных данных

C\infty d^3
). Еще важнее, что с увеличением числа входов страдает и точность предсказаний, т.к. увеличение числа весов в сети снижает предсказательную способность последней (согласно предыдущим оценкам:
\varepsilon \geq \sqrt{d/P}
).

Таким образом, количество входов приходится довольно жестко лимитировать, и выбор наиболее информативных входных переменных представляет важный этап подготовки данных для обучения нейросетей. Лекция 4 специально посвящена использованию для этой цели самих нейросетей, обучаемых без учителя. Не стоит, однако, пренебрегать и традиционными, более простыми и зачастую весьма эффективными методами линейной алгебры.

Один из наиболее простых и распространенных методов понижения размерности - использование главных компонент входных векторов. Этот метод позволяет не отбрасывая конкретные входы учитывать лишь наиболее значимые комбинации их значений.




Содержание  Назад  Вперед