Построение нейросетевых моделей

Построение нейросетевой модели классификации

Необходимо сделать план-факторную сравнительную таблицу: остатки на начало и конец периода, отгрузки, выход из производства, перемещение на склады. Так чтобы остатки на начало и конец периода считались динамически. Причем в базовом месяце (текущий месяц), планируемые остатки на конец периода.

Скажите, правильно ли я понимаю, что если в процессе две одинаковые записи по измерениям, то в хранилище ВСЕГДА попадает только одна запись (либо сумма по фактам , либо последняя)? Проблема в том, что при подсчете количества получается сумма меньше чем она есть Как решается эта проблема?

Планируется ли в платформе Deductor оптимизация под многоядерные процессоры, видеокарты в качестве ускорителей расчётов? В принципе, платформа меня очень устраивает, но, хотелось бы иметь возможность обучать нейросеть за меньший отрезок времени. А при числе нейронов больше 150, либо при числе.

Подскажите, тестирую вашу программу не могу разобраться с Deductor Academic, а точнее с исполнением ее обработчиков. Есть обучающая выбока, к ней применяется следующий обработчик — «Нейросеть», далее я просмтариваю данные, после чего решаю выполнить еще раз обработчик «Нейросеть», на том же уровне.

В окне назначения признаков нажмем на кнопку «Настройка нормализации». Здесь задаются способы преобразования для числовых и номинальных признаков, а также диапазон изменения входных сигналов (по умолчанию от -1 до 1) и выходных (от 0 до 1) (рис. 6.40). Оставим установленную по умолчанию линейную нормализацию для числовых входных признаков. Для двузначных номинальных входных признаков выберем преобразование уникальных значений в индексы. Выходной признак «Давать кредит» преобразуем с помощью битовой маски, основанной на позиции бита, что позволит для каждого значения признака использовать свой выходной нейрон. Рис. 6.40. Настройка нормализации переменных Настройки разбиения исходного множества объектов на подмножества, архитектуру многослойной сети и параметры активационной функции (рис. 6.41) оставим без изменений. Рис 6.41. Параметры многослойной нейросети Число нейронов во входном и выходном слоях автоматически устанавливается в соответствии с числом входных и выходных признаков обучающей выборки. При выборе количества скрытых слоев и количества нейронов для каждого скрытого слоя нужно учитывать следующие соображения. Считается, что задачу любой сложности можно решить при помощи двухслойной нейронной сети. Для решения многих задач вполне подойдет однослойная нейронная сеть. При выборе количества нейронов следует руководствоваться правилом, что количество связей между нейронами должно быть примерно на порядок меньше количества примеров в обучающем множестве. Количество связей рассчитывается как связь каждого нейрона со всеми нейронами соседних слоев, включая связи на входном и выходном слоях. Слишком большое количество нейронов может привести к так называемому переобучению сети, когда она выдает хорошие результаты на объектах обучающей выборки, но практически не работает на других примерах. На следующих шагах можно выбрать алгоритм обучения, параметры скорости обучения, условия остановки обучения. Оставим их значения установленными по умолчанию. Автоматическое построение нейросети выполняется с помощью кнопки «Пуск». В качестве визуализаторов выберем «Граф нейросети», «Таблица сопряженности» и «Что-если». Граф позволяет представить нейросеть со всеми нейронами и синоптическими связями (рис. 6.42). Рис. 6.42. Граф нейронной сети оценки кредитоспособности клиентов банка Помимо структуры сети представлена информация о значениях весов всех связей — их цвет меняется в зависимости от веса, а соответствующее числовое значение можно определить на цветовой шкале, расположенной в нижней части графа нейросети.

Вопрос по поддержке SSL при авторизации на SMTP-сервере. Каким параметрам должен удовлетворять SMTP-сервер через который идет отправка сообщений? Наш сервер расположен на бизнес аккаунте Google. При настройке подключения указываю: smtp.gmail.com порт 465 Данные авторизации. Почтовый клиент на этой.

Попыталась выполнить первый практикум по ассоциативным правилам на основе демопримеров, которые присутсвуют в дедукторе. С помощью мастера по ассоциативным правилам не получается получить ассоциации. Пробовала на основе файла Supermarket.txt. Ниже ссылка на скрины с процессом обработки, возможно.

Задача следующая — мне нужно получить из 1С данные по продажам за последние два года начиная от текущей даты. Т.к. в запросе 1С нельзя получить текущую дату, то я вынужден дату передавать в виде параметра. Параметры для запроса указываются из переменных сеанса. Но как мне заполнить переменную.

Страницы

Доброе время суток! Я скачала Deductor Academic 5.2. И у меня возникла такая проблема — никак не удается создать хранилища данных. На этапе работы с мастером подключений, в самом самом начале, где нужно создать дополнительные инструменты работы с ХД, я не понимаю что делать. Если оставляю так как.

После получения результатов во вкладке «Линейная регрессия» Data Mining получены коэффициенты a по каждому признаку. Каким образом возможно получить в Deductor коэффициент корреляции для рассчитанной зависимости и другие ее показатели? Ниже таблицы коэффициентов регрессии в Data Mining возможно.

Каким образом возможно получить (при использовании инструмента «Ассоциативные зависимости» Data Mining) в случае, если необходимо получить связи между выбором покупателями позиций разных брендов? Если ввести для расчета таблицу, в которой указаны количества товара по позициям брендов (непрерывные.

Народ помогите… Необходимо с помощью программ типа SystemView или Matlab смоделировать эквалайзер, который используется в GSM или транкинговой радиосвязи стандарта Tetra. В принципе можно построить эквалайзер Витерби. Это все уже придумано…должны же быть готовые математические модели эквалайзеров.

В обработчике «калькулятор» легко осуществить действия между столбцами таблицы, подскажите, а возможно ли реализовать действия со смещением строки в заданном столбце как в экселе? например преобразовать 01.02.03 10 02.02.03 20 03.02.03 30 в 01.02.03 0 02.02.03 10 03.02.03 20

есть ли в Deductor функция выбора следующего значения поля. Например, есть дискретный набор дат: 21.01.2011, 23.01.2011, 05.05.2011, 08.05.2011. Необходимо сравнить даты 21 и 23 января и если разница в количестве дней не превышает 4 дней, то заменить значение 23 января, на значение 21 января.

В тексте задания сказано . «В визуализаторе Таблица настройте, чтобы к значениям в Поле3 добавлялось слово «кг.» У меня не получается. Разве что могу сделать поле с заменой значений, потом удалить основное поле и на его место поместить измененное, но думаю, что это не верный путь.

Таблица сопряженности показывает незначительное число неправильно распознанных нейросетью примеров, приведенное в красных ячейках (рис. 6.43). Среди них два клиента, которым не следовало давать кредит, и три, которым было неправильно отказано. Рис. 6.43. Таблица сопряженности для нейросети Синяя и зеленая ячейки показывают число правильно распознанных клиентов, которое составляет около 97 % объектов выборки. Информация о качестве классификации (рис. 6.44) доступна после нажатия на инструмент 2. Множество объектов, на основе которого построена диаграмма, — обучающее или тестовое (все вместе). Число неверно классифицированных объектов для нейросетевой модели оказалось в два раза меньше, чем число ошибочно классифицированных объектов с помощью решающего дерева. Рис. 6.44. Качество классификации Визуализатор «Что-если» позволяет определить класс, к которому относится клиент с новыми заданными атрибутами (рис. 6.45). Если размер ссуды — 40 000 руб., срок ссуды — 12 мес., среднемесячный доход 20 500 руб., имеется недвижимость, возраст — 19 лет, то нейросеть принимает решение кредит не выдавать. Рис. 6.45. Применение визуализатора «Что-если» В задачах классификации, когда выходной признак является числовым, например стоимость квартиры, предварительно следует преобразовать непрерывные данные в дискретные с помощью обработника «Квантование». Например, можно задать три интервала: «дорогие», «средние», «дешевые квартиры» (см. и. 6.2.3). Задание для самостоятельной работы. Построение нейросетевой модели классификации многомерных объектов. Составить набор входных переменных, формирующих цены на недвижимость: жилая площадь, этаж, наличие балкона, количество санузлов, наличие телефона, площадь кухни, материал стен, состояние, остальная площадь, район и пр. Используя информацию о рынке недвижимости от различных агентств, опыт предыдущих продаж, собрать данные для обучения нейронной сети. С помощью обработчика Квантование выполнить разбиение выходного признака на три-четыре интервала одинаковой длины. Дать имена интервалам, например цена квартиры: низкая, средняя, высокая. Построить нейросетевую модель классификации квартир. Описать архитектуру нейронной сети. Оценить адекватность и точность построенной нейросетевой модели прогнозирования.