Zdravím,
mám takovou úlohu, která bych řekl že je jako dělaná na neuronové sítě, ale už je to pár let, co jsem to naposledy viděl ještě na VŠ, a potřeboval bych nasměrovat.
Potřeboval bych sestrojit neuronovou síť, pro začátek s jedním neuronem, načež tato síť je schopná se učit.
Úloha kterou řeším:
Mám program na ohodnocení zmetkovistosti Produktu. Program musí být schopen sám ohodnotit míru zmetkovitosti produktu.
Produkt si v programu ohodnotím celkem 15ti metrikami, každá metrika vrátí Score od 0.0 do 1.0. Čím vyšší je Score z metriky, tím vyšší podezření na výskyt zmetku.
Na konci se součet všech Score sečtou a pokud překonají práh, Produkt na vstupu je označen jako Zmetek a bude vyřazen z prodeje.
Mám trénovací množinu dat se 100 000 Produkty, z nich 500 jsou Zmetky. Hledám nastavení vah pro jednotlivé Scores takové, že dosáhnu co nejlepší odhalení a vyřazení Zmetků při co nejnižším vyřazení validních Prodktů.
---
Představuju si tedy že sestrojím jednoduchou neuronovou síť s 1 neuronem, tato bude mít celkem 15 vstupů a 1 výstup. Když vložím do Neuronky Scores z metrik, tak neuronka na výstupu vrátí číslo. Pokud je toto číslo vyšší než 1 a Produkt je zmetek, tak neuronku "potrestám". Pokud je číslo vyšší než 1 a Produkt je zmetek, tak neuronku "pochválím".
Tedy domnívám se že se jedná o Neuronovou síť s tzv, Backpropagation. Buďto si ji naimplementuju sám, nebo v případě doporučení knihovny bych to potřeboval mít pro Javu.
Díky za pomoc
8 Odpovědí
3086 Zhlédnutí