我得到了一个目标函数来设计神经网络和训练:(y = (x1 ∧ x2) ∨ (x3 ∧ x4))
输入的数量和输出的数量似乎很明显(4和1)。训练数据可以使用真值表。
但是,为了训练为多层人工神经网络,我需要选择隐藏单元的数量。我可以知道在哪里可以找到一些通用指南吗?
谢谢!
我得到了一个目标函数来设计神经网络和训练:(y = (x1 ∧ x2) ∨ (x3 ∧ x4))
输入的数量和输出的数量似乎很明显(4和1)。训练数据可以使用真值表。
但是,为了训练为多层人工神经网络,我需要选择隐藏单元的数量。我可以知道在哪里可以找到一些通用指南吗?
谢谢!
您的问题是线性可分的,因此您可以使用单层感知器。只有非线性问题才需要隐藏单元(xor 是一个典型的例子)。
至于一般准则,我认为没有人需要超过一个隐藏层。隐藏层中的神经元数量也不需要超过输入的数量。