NN für Prognose mit veränderlichen Inputs

[pdaume]

Hallo,

ich beschäftige mich momentan ein wenig mit Neuronalen Netzen und dafür wurde mir Membrain empfohlen. In das Programm habe ich mich ein wenig eingearbeitet, aber es treten leider immer wieder kleinere (und größere) Fragen auf.

Zu meinem Ziel/Projekt. Ich möchte mit Membrain eine Lebensdauerprognose ermitteln. Meine Versuche haben zunächst drei „statische“ Inputs, die über den gesamten Versuchsverlauf konstant bleiben (ein Beispiel ist z.B. Temperatur). Ich hatte also mehrere Versuche mit den drei Inputs und dem einen Output und konnte damit ein Netz trainieren. Ein neuronales Netz zu erzeugen mit diesen drei statischen Inputs funktioniert also. Der Output ist, wie oben schon erwähnt, die Lebensdauer. Jetzt möchte ich jedoch noch einen weiteren Input in das Netz einbinden. Diesen Input würde ich als dynamisch bezeichnen. Er verändert über den Versuchsverlauf seinen Wert (Beispiel zunehmende Vibration). Wie kann ich also in Membrain ein Netz trainieren, das drei gleichbleibende und einen veränderlichen Input und diesen einen Lebensdaueroutput besitzt. Könnte mir gut vorstellen, dass das für alle Leser hier sehr einfach klingt, aber für mich als Neuling bereitet es etwas Kopfzerbrechen.

Über einen kleinen Tipp würde ich mich freuen.

[Seppy]

Hallo pdaume,

das ist jetzt NUR meine Meinung:

Die "Input/Lerndaten" sollen ja gerade "dymamisch" sein.
Du wirst ein Netz nicht mit Daten trainieren können, die immer den gleichen Wert haben.
Genau aus dieser "Dynamik" nimmt das Netz ja seine Erfahrung, und lernt daraus.

Um welche Lebensdauer geht es da ?
(Menschen, Autos, Äpfel) ?

Nimm wenn möglich NUR "dynamische" Werte.
Fang mal mit einem "Feed Forward" Netz an:

1. Inputs
2. Eine Hiddenschicht (Fang mal mit 3-4 Neuronen an)
3. Output

Alle Inputs sind mit allen Hiddens verbunden.
Alle Hiddens sind mit allen Outputs verbunden.
Als Teacher/Lehrer nimm RPROP.

Ich häng mal ein kleines Beispielnetz dran.

Gruß Seppy

FeedForward.zip

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[Admin]

Hallo Seppy, hallo pdaume,

so wie ich die Beschreibung verstehe, dandelt es sich bei den 'statischen' Inputs nicht etwa um Konstanten, die bei jedem Versuch die gleichen Werte haben, sondern vielmehr um 'statische' Inputs, die während eines Versuchdurchlaufs konstant bleiben, aber von Versuch zu Versuch wechseln (können). Mithin entsteht zu jedem Versuch genau ein Datensatz.

Nun soll ein weiterer Input hinzukommen, der aber während des Versuchs einen gewissen Verlauf aufweist.

Das Problem ist alles andere als trivial (wenn ich es richtig verstehe, andernfalls bitte korrigieren, ja?). Möglichkeiten sind:

1.) Den sich ändernden Input in seinem Verlauf zu charakterisieren (wahrscheinlich über mehrere Input-Neuronen), so dass eine statische Information entsteht, die die Variationen während des Versuchs beschreibt.
2.) Ein zeitabhängiges Netz mit allen Herausforderungen und zu erwartenden Problemen konstruieren (Seppy kann ein Lied davon singen ).

@pdaume: Lässt sich der neue Input in einer so beschriebenen Weise charakterisieren? Vielleicht kannst Du ein paar Angaben zum neuen Input machen, so dass wir uns über eine Abbildung ins 'Statische' zusammen Gedanken machen können? Handelt es sich vielleicht um eine linear zunehmende Vibration konstanter Frequenz? Dann könnte man diese über Anfangswert und Steigung der Amplitude charakterisieren. Handelt es sich vielleicht um Vibrationsstöße, die in einem festen Intervall auftreten? Dann könnte man als Input die Intervalldauer und die Pulslänge nehmen...

Klingt so etwas für Dein Szenario machbar?

Viele Grüße und viel Erfolg!