2016-06-21 3 views
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私はANNの新しい仲間です。誰かが次のような例を使って正規化の概念を理解するのを助けてくれることを願っていました。 phpの方が望ましいですが、ちょっとだけ明確な例があります。人工神経ネットワークの正規化

は、私は、このデータを正規化することができる方法

Rooms    Area    Type 
    1     350    Apartment 
    1     800    Apartment 
    3     300    Apartment 
    8     1500    House 
    7     900    house 
    1     800    flat 

>>としましょうか?退職者のANNを読む本のほとんどは、アウト・プットが0または1でなければならないと述べています。この値はどこから来ていますか?

私は、システムがフラット、ハウス、アパートの違いを伝えることができるようにしたいと考えています。 PHPコードの例を教えてください。 ありがとうございます。

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この小さなデータで、あなたが望むものを正常化することができます、あなたの神経網は決してそれを動作させるつもりはありません。 :-)正規化はあまり難しくありません:v '=(v-mean)/ std dev。あなたはこれをインストールすることができます:http://php.net/manual/en/book.stats.phpを使って、std devをやや簡単に計算することができます。しかし、それは本当に必要ではないほど簡単です。 –

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私はちょうど私が10,000以上の人口を持つことができる簡単な例を教えました。私はちょうどあなたにここで一例を挙げようとしています、異なる測定スタイルまたは異なる部屋番号を持つフラットがたくさんあるかもしれません。私はANNを使ってこれを行う必要があるのです。 –

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さて、PHPで何かを試してみてください。あなたが特定の問題に遭遇した場合、あなたはいつもここで質問をすることができます。 –

答えて

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これは分類上の問題です(データのように見えます)ので、出力を正規化する必要はありません。したがって、入力値を正規化する必要があります。あなたはPythonでnumpyのを使用している場合は、次の2つの方法でそれを正規化することができます

  1. ガウス正規化(0を意味し、1つのSTD):これは1に等しく、ゼロ平均とST偏差を持つようにデータを正規化します。

    XNOR =(xx.mean())/ x.std()

  2. (0、1)の範囲の正規化:これは、範囲(0、1)にデータを正規化します。

    XNOR =(xx.min())/(x.max() - x.min())

は出力をベクトル化するために、あなたは1-VS-すべての分類またはバイナリを使用することができます符号化分類。私は個人的に1対すべての分類をお勧めします。ここでこれを参照することができますhttps://en.wikipedia.org/wiki/Multiclass_classification

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