Rede neural - entrada binária vs discreta / contínua

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Existem boas razões para preferir valores binários (0/1) a valores normalizados discretos ou contínuos , por exemplo (1; 3), como entradas para uma rede de feedforward para todos os nós de entrada (com ou sem retropropagação)?

Claro, estou falando apenas de entradas que podem ser transformadas em qualquer forma; por exemplo, quando você tem uma variável que pode receber vários valores, alimente-os diretamente como valor de um nó de entrada ou forme um nó binário para cada valor discreto. E a suposição é que o intervalo de valores possíveis seria o mesmo para todos os nós de entrada. Veja as fotos para um exemplo de ambas as possibilidades.

Enquanto pesquisava sobre esse tópico, não consegui encontrar fatos concretos sobre isso; parece-me que - mais ou menos - sempre será "tentativa e erro" no final. Obviamente, nós binários para cada valor de entrada discreto significam mais nós da camada de entrada (e, portanto, mais nós da camada oculta), mas realmente produziriam uma classificação de saída melhor do que os mesmos valores em um nó, com uma função de limiar adequada em a camada oculta?

Você concorda que é apenas "tentar ver", ou você tem outra opinião sobre isso? Possibilidade 1: entrada direta dos valores possíveis {1; 3} Possibilidade dois: obter cada valor de entrada um nó binário

neural-networks cirko
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$f(wx + b)$ $f$ $x$

$f(wx + b)$ $w$ $b$ $k$

$k$ $k$

Matt
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Portanto, para resumir, você aponta para a escala das variáveis: métrica, ordinal e nominal. Bem, acho óbvio que escalas nominais não podem ser "calculadas" ou representadas por uma função. Em relação aos valores reais, como você, costumo pensar que valores reais podem ser "melhores" do que valores reais "classificados" devido às transições mais suaves, mas simplesmente não consegui encontrar nenhuma prova disso. Parece outro caso de "tentativa e erro" para mim.

cirko

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Sim, existem. Imagine que seu objetivo é criar um classificador binário. Em seguida, você modela seu problema como estimando uma distribuição de Bernoulli, onde, dado um vetor de característica, o resultado pertence a uma classe ou ao contrário. A saída de uma rede neural é a probabilidade condicional. Se maior que 0,5, você o associa a uma classe, caso contrário, à outra.

E = y (x)^{t} (1 - y (x))^{1 - t}

$E = y(x)^{t}(1-y(x))^{1-t}$

y (x)

$y(x)$

t

$t$

t \in {0, 1}

$t \in \left\{0, 1\right\}$

jpmuc
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Entendo que uma entrada normalizada deve ser preferida a intervalos variáveis de valores de entrada, pois isso é mais semelhante às saídas binárias que o shoud da rede produz. Mas na minha pergunta, eu queria me referir a valores discretos normalizados de um determinado intervalo, ou seja, se as entradas pudessem estar dentro de um intervalo, todos os nós deveriam ter o mesmo intervalo, ou seja, ser normalizados. Nesse caso, ainda seria preferível usar nós binários para cada valor discreto? (Agora eu editei a pergunta para atender a essa condição)

cirko

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Também enfrentei o mesmo dilema quando resolvi um problema. Eu não tentei a arquitetura, mas minha opinião é que, se a variável de entrada for discreta, a função de saída da rede neural terá a característica de função de impulso e a rede neural é boa para modelar a função de impulso. De fato, qualquer função pode ser modelada com rede neural com precisão variável, dependendo da complexidade da rede neural. A única diferença é que, na primeira arquitetura, você aumenta o número de entradas para aumentar o número de pesos no nó da primeira camada oculta para modelar a função de impulso, mas para a segunda arquitetura, você precisa de mais número de nós na camada oculta em comparação com a primeira arquitetura para obter o mesmo desempenho.

Anshu Abhishek
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