3層構造 階層型ニューラルネットワークについて

入力層、中間層、出力層の３層構造からなる基本的な階層型ニューラルネットワークの結合荷重値はどのようにして与えられるのでしょうか？
また、中間層のニューロンの数はどのようにして決められるのでしょうか？入力層のニューロンの数と相関があるのでしょうか？中間層が多層の場合、１層のニューロンの数はみな同じですか？

No.1 回答者： takkey-T 回答日時： 2007/10/11 23:34

ニューラルネットワークの結合荷重値は「記憶」そのものですから、これをどう決めるかで能力が決まります。

教師信号をあたえて学習させるのが普通だとおもいます。

3層ニューラルネットワークは空間上の連続しない空間の上に現象が乗っているかの判定をします(ピンとこなければ「パーセプトロン」あたりを読みましょう)各層のニューロン数は分割の複雑さに関係します。あまりニューロン数が多すぎると学習時にローカルミニマムがいっぱいできて学習を妨げますから多すぎることも良くありません。

少なくとも私が学生やっていた10年前には各層のニューロン数の最適数を簡易に求める方法は無かったと思います。

この回答へのお礼

回答ありがとうございました。
参考になりました。

お礼日時：2007/10/14 16:00