浅いニューラルネット​ワークfitnet関​数について

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Masashige Tayasu
Masashige Tayasu on 25 Sep 2020
Answered: Kenta on 25 Sep 2020
前回、こちらのページでの皆様の回答を元に、浅いニューラルネットワークでfitnet関数を用いたネットワーク設計を行う試みをしました.
しかし、結果としてはあまり好ましいように思えないものが得られました.
その原因についてお教えいただけますでしょうか.
また、その他にもおすすめの深層学習についてもございましたらお教えくださいませ.
>> net = fitnet(10,'trainbr');
net = train(net,x,t);
y = net(x);
perf = perform(net,y,t)
perf =
NaN

Answers (1)

Kenta
Kenta on 25 Sep 2020
回帰学習器アプリを使うのはいかがでしょうか?タブからアプリ⇒回帰学習器で開くことができます。もし見つからなければネットにもアプリにたどり着く方法が書いていると思います。
アプリをつかい、多くのアルゴリズムを試してみて、その中から最適なアルゴリズムをさがすのがよさそうです。コーディングせずに多くのアルゴリズムを網羅的に試すことができます。
ただ、実際はアプリである限りのアルゴリズムを試すというよりかは、13個の特徴量がどのような性質をもっていて、どのような仮定がその背後にあるのかなどを吟味する必要があります。それも含めて「学習」してほしいところですがなかなかそうもいきません。
特徴量 前処理 機械学習 などで調べてみるといろいろと見つかると思います。

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