Знам, че има три вида функции за активиране, предоставени в невронната мрежа OpenCV и сигмоидната функция е по подразбиране. Бих искал да попитам възможно ли е да има сигмоидна функция като функция за активиране на скрит слой, докато има функция за идентичност на изходния слой?
Възможно ли е да има различен тип функции за активиране в различен слой в невронната мрежа Opencv?
comment
Много интересна идея. Можете ли да обясните, моля, защо искате да използвате различни функции за активиране между различните слоеве? Някакви математически или логически причини?
- person Yuriy Zaletskyy schedule 23.04.2015
comment
Дойдох тук чрез Google, докато търсех отговор на същия въпрос (т.е. как да задам различни функции за активиране за различни слоеве в opencv ml::mlp). sigmoid като скрит и линеен за изход е доста стандартен за регресия (дори ако входът/изходът е нормализиран).
- person memo schedule 22.10.2015
Отговори (1)
Просто гледам страницата тук: на създаване на метод. Вижте описанието на метода за създаване:
activateFunc – Параметър, указващ функцията за активиране за всеки неврон: една от CvANN_MLP::IDENTITY, CvANN_MLP::SIGMOID_SYM и CvANN_MLP::GAUSSIAN. Не виждам начин за задаване или промяна на функцията за активиране, така че предполагам, че ако не е споменато в документацията, няма да можете да създадете такава мрежа с различни функции за активиране. Но нищо не ви пречи да изтеглите изходния код и да промените конструктора и алгоритъма за обучение за вашата цел.
person
DragonFly
schedule
24.04.2015
