Dénormalisation d'une sortie de perceptron
Tairiteupoo
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Bonjour,
J'utilise un perceptron à couches multiples. Dans mon exemple, j'ai 5 entrées et une sortie.
Mes entrées sont normalisées. Je dois dénormaliser ma sortie pour avoir sa vraie valeur.
Pour cela, je dois utiliser une valeur minimum et une valeur maximum.
Lorsque l'on dénormalise une série, on utilise les valeurs minimum et maximum qui ont servi à la normalisation pour retrouver la série originale.
Pour la valeur de la sortie, il n'y pas de valeur min et max de référence pour la dénormalisation. Je me demande quelle valeurs utiliser.
N'ayant que peu d'expérience en la matière, je souhaiterais une aide sur ce point.
Avant de poster, j'ai cherché longtemps une réponse sur le web, sans succès. Je me demande si mon approche du problème est le bon.
Je vous remercie par avance pour votre aide.
Ernest
J'utilise un perceptron à couches multiples. Dans mon exemple, j'ai 5 entrées et une sortie.
Mes entrées sont normalisées. Je dois dénormaliser ma sortie pour avoir sa vraie valeur.
Pour cela, je dois utiliser une valeur minimum et une valeur maximum.
Lorsque l'on dénormalise une série, on utilise les valeurs minimum et maximum qui ont servi à la normalisation pour retrouver la série originale.
Pour la valeur de la sortie, il n'y pas de valeur min et max de référence pour la dénormalisation. Je me demande quelle valeurs utiliser.
N'ayant que peu d'expérience en la matière, je souhaiterais une aide sur ce point.
Avant de poster, j'ai cherché longtemps une réponse sur le web, sans succès. Je me demande si mon approche du problème est le bon.
Je vous remercie par avance pour votre aide.
Ernest
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1 réponse
Pour être plus précis, voici des informations complémentaires :
Les entrées sont issues de la décomposition de la série en 4 niveaux par l'ondelette "à trous". Les détails 1 à 4 sont les véritables entrées et l'Approximation est la sortie souhaitée.Il s'agit de données passées.
Toutes ces données sont normalisées à une échelle [1,-1].
Detail1 Detail2 Detail3 Detail4 Approximation
-0.675675676 -0.7 -0.12195122 0.043478261 0.125
-0.72972973 -0.1 -0.12195122 -0.043478261 1
-0.675675676 -0.7 -0.365853659 0.086956522 -0.3125
-0.675675676 -0.25 -0.219512195 0.043478261 0.375
-0.621621622 -0.45 -0.024390244 0.347826087 0.25
0.405405405 0.3 0.12195122 0.347826087 0.5625
0.621621622 0.55 0.365853659 0.47826087 0.375
A la sortie, on trouve donc une valeur qui constitue la valeur prédite.
Elle est également située dans une fourchette de [1,-1].
Il s'agit maintenant de savoir quelle est la véritable valeur de cette sortie, sa valeur dénormalisée.
Je précise toutefois que cette valeur dénormalisée ne constitue pas encore la vraie valeur finale. Pour cela, il va falloir procéder au processus de transformation inverse par l'ondelette "à trous" qui reconstituera la série originale et la valeur preédite réelle.
Ernest
Les entrées sont issues de la décomposition de la série en 4 niveaux par l'ondelette "à trous". Les détails 1 à 4 sont les véritables entrées et l'Approximation est la sortie souhaitée.Il s'agit de données passées.
Toutes ces données sont normalisées à une échelle [1,-1].
Detail1 Detail2 Detail3 Detail4 Approximation
-0.675675676 -0.7 -0.12195122 0.043478261 0.125
-0.72972973 -0.1 -0.12195122 -0.043478261 1
-0.675675676 -0.7 -0.365853659 0.086956522 -0.3125
-0.675675676 -0.25 -0.219512195 0.043478261 0.375
-0.621621622 -0.45 -0.024390244 0.347826087 0.25
0.405405405 0.3 0.12195122 0.347826087 0.5625
0.621621622 0.55 0.365853659 0.47826087 0.375
A la sortie, on trouve donc une valeur qui constitue la valeur prédite.
Elle est également située dans une fourchette de [1,-1].
Il s'agit maintenant de savoir quelle est la véritable valeur de cette sortie, sa valeur dénormalisée.
Je précise toutefois que cette valeur dénormalisée ne constitue pas encore la vraie valeur finale. Pour cela, il va falloir procéder au processus de transformation inverse par l'ondelette "à trous" qui reconstituera la série originale et la valeur preédite réelle.
Ernest
