http://fizyka.umk.pl/~grochu/wiki/ 2026-05-14T16:31:32+00:00 http://fizyka.umk.pl/~grochu/wiki/ http://fizyka.umk.pl/~grochu/wiki/umk.pl/~grochu/wiki/lib/tpl/bootstrap3/images/favicon.ico text/html 2017-10-02T09:18:01+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://fizyka.umk.pl/~grochu/wiki/doku.php?id=projects:data:boolean:boolean&rev=1506935881&do=diff Funkcje Boolowskie - Porównanie klasyfikatorów (ICAISC 2008) Cel: zbadenie wpływu złorzoności danych (k-separowalności) na uczenie modeli Modele porównywane: * SVM, kernele gausowskie, C i bias wybierane automatycznie (5CV) w wewnetrzej walidacji (Ghost Miner lub Spider) text/html 2017-10-02T09:18:01+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://fizyka.umk.pl/~grochu/wiki/doku.php?id=projects:data:boolean:mlp_2&rev=1506935881&do=diff Szczegółowe wyniki MLP w teście 5x2CV Parzystość x4 Wymiar 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Neurony acc. text/html 2017-10-02T09:18:01+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://fizyka.umk.pl/~grochu/wiki/doku.php?id=projects:data:boolean:mlp_parity_noise&rev=1506935881&do=diff Szablon tabelki Szum 1 2 3 4 5 6 7 8 9 #N acc. std. acc. std. acc. text/html 2017-10-02T09:18:01+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://fizyka.umk.pl/~grochu/wiki/doku.php?id=projects:data:boolean:mlp&rev=1506935881&do=diff MLP - dokładne wyniki Architektura sieci MLP: * jedna warstwa ukryta * neurony sigmoidalne w warstwie ukrytej i wyjściowej Algorytm uczenia * 10 sieci inicjalizowanych losowymi wartościami wag z przedziału [-1,1] * biasy neuronow dobrane tak aby próg znajdował się w środku przedziału wszystkich wartości y=wx