MemBrain Neural Network Editor + Simulator User Forum

Ich will ein KNN zur Fahrzeug steuerung entwerfen .

Die Eingabe basiert auf integer sensor werten und die Ausgabe basiert auch auf Integer und short werten.

nun habe ich folgenden Ansatz

Ich benötige so viele Eingangs neuronen wie Bits für meine sensor werte

Für die Ausgabe gilt das gleiche
nur wie gestallte ich die hidden schichten und die Links

NeuroNerd wrote:nun habe ich folgenden Ansatz

Ich benötige so viele Eingangs neuronen wie Bits für meine sensor werte

Nein, das wäre definitiv der falsche Ansatz. Wenn die Sensorwerte digitalisierte analoge Signale widerspiegeln, dann sollte für jeden Sensorwert nur ein Eingangsneuron verwendet werden. Also z.B. ein Neuron für Temperatur, eines für Geschwindigkeit, eines für Beschleunigung usw.
Eingangsneuronen können nicht nur binäre Werte annehmen, sondern auch analoge, und wo immer das Originalsignal einen analogen Wert repräsentiert, sollte dieser auch über ein einziges Neuron abgebildet werden.
Entsprechendes gilt für die Ausgangsneuronen: Eines für jedes Analog- oder Digitalsignal.

Eine binäre Kodierung würde die Anzahl Neuronen unnötig in die Höhe treiben, was sowohl für die Rechenperformance als auch aus Generalisierungssicht negativ ist.

Ich würde empfehlen, mit der Logistic Übertragungsfunktion für alle Hidden- und Outputneuronen zu beginnen und mit einer Hidden-Schicht.

Im Zweifelsfall die Daten (oder wenigstens ein paar Exemplare davon) hier posten, dann kann ich auch evtl. einen konkreten Erstvorschlag für ein Netz machen.

Viele Grüße