Retropropagation dans un perceptron Fermé

Question

Bonjour a tous,je programme un perceptron, et j'ai du mal avec l'algorithme de retropropagation (que j'ai trouvé sur wikipedia). j'ai lu les qq sujets concernants les réseaux de neurones, mais ils ne m'ont guere éclairé... si quelqu'un pouvait m'aider, ce serai gentil de sa part.voila ma situation:mon reseau comporte 5neurones d'entrées, 5 cachées, et 1 de sortie. j'utilise des matrices poids: une a 5 ligne et 1 colonne pour la couche d'entrée, une de 5*5 pour la cachée, et une de 1*5 pour le neurone de sortie (Wij est le poid de la connexion au neurone i provenant du neurone j de la couche précédente)...je débute en réseau de neurone, je n'y connais pas grand chose donc j'espère que c'est assez clair ce que j'ai expliqué et que j'arriverai a comprendre ce que vous m'expliquerez!merci d'avance!Vivian

psycow · Answer

svp aidez moi!merci...

papi · Answer

pour modéliser ton amortisseur mr 1 il faut choisir les entrer je croie que tu peut utiliser le déplacement a t et a t-1 ,la vitesse a t et a t-1 et la force et a t et la tension ou la différence de potentiel a t et a t-1 il y a donc 6 entres au lieu de 5 la sortie est la force a t maintenant tu doit choisir le nombre de neurones de la couche cacher et le nombre de couches caches leurs fonctions d'activation pour cela tu peut faire par tatonement tu va faire l'apprentissage de ton réseaux avec les données expérimentaux que tu a déjà préparer et tu fais le test avec d'autre données et tu compares lors de l'apprentissage tu aura fixé un bute 'avec matlab' c'est goal il représente l'erreur quadratique moyenne mse il doit être minimiser et puis tu choisi le réseau qui attend le bute avec le minimum d'itération '(epoch)' normalement tu va utiliser la fonction d'apprentissage 'trainlm ' pour la fonction d'apprentissage tu fais comme pour le nombre de neurones et tu compare je croie que j'ai été assai claire bon courage si tu trouve des erreur dans se que je vien de dire préviens moi stp merci