neural-network - 具有多个隐藏层的Weka多感知器

Question

我正在尝试在Weka Knowledge Flow中使用Multi-Perceptron。在附件中，您可以看到块的设置。
如帮助中所写:
“hiddenLayers-定义神经网络的隐藏层。这是一个正整数列表。每个隐藏层1。逗号分隔。如果没有隐藏层，则在此处放置单个0。仅在自动构建时使用还设置了通配符值'a'=(attribs + classes)/2，'i'= attribs，'o'= classes，'t'= attribs + classes。”

但是，这仍然让我感到困惑。如何建立具有3个隐藏层的神经网络，每个隐藏层具有不同数量的单位(例如2,5,6)。并且您可以帮助解释通配符值吗？我认为这仅适用于隐藏层的数量，而不适用于每一层中的隐藏单元的数量。

谢谢你。

Answer 1

GUI选项将帮助您完成此工作。如果您向隐藏层提供“2,5,6”，它将创建带有2、5和6个单位的3个层
分别。通配符值似乎是它们表示的数字的快捷方式(a =(属性数量+类数量)/2等)。这是代表我的意思的几个可视步骤。

您可以在hiddenLayers中看到“a，2、5、6”。


a =属性数+类数/2

有6个属性和1个类别，因此a = 7/2 = 3

这意味着我们希望在第一个隐藏层中看到3个单位，然后在2、5和6中看到，然后在输出层中看到1个单位。