Olá
Alguém ai ja tentou usar o Javanns? Eu tou usando ele e n consigo fazer previsões com ele… =/
Se alguém souber de alguma coisa por favor me avisem!! 
Previsões :?: :?: :?: :lol:
Caso queira fazer predição, como configurou as entradas ?
Eu queria fazer predição de uma série temporal no Javanns.
Usei 12 entradas e uma saída. Como nesse exemplo abaixo e utilizei o algoritmo de treinamento Backpropagation para rede de Jordan-Elman.
SNNS pattern definition file V4.2
generated at Fri May 7 16:40:53 2010
No. of patterns : 239
No. of input units : 12
No. of output units : 1
Input pattern 1:
1.55299127531781
1.55526011184243
1.5576848628862
1.56171247537368
1.56440592308756
1.56600217887588
1.56653102572184
1.56863049530853
1.57224481112667
1.57275508737827
1.56511717955053
1.55712831438253
Output pattern 1:
1.55619673621098
[quote=Andrea Cavalcanti]Eu queria fazer predição de uma série temporal no Javanns.
Usei 12 entradas e uma saída. Como nesse exemplo abaixo e utilizei o algoritmo de treinamento Backpropagation para rede de Jordan-Elman.
SNNS pattern definition file V4.2
generated at Fri May 7 16:40:53 2010
No. of patterns : 239
No. of input units : 12
No. of output units : 1
Input pattern 1:
1.55299127531781
1.55526011184243
1.5576848628862
1.56171247537368
1.56440592308756
1.56600217887588
1.56653102572184
1.56863049530853
1.57224481112667
1.57275508737827
1.56511717955053
1.55712831438253
Output pattern 1:
1.55619673621098
[/quote]
Para predição a arquitetura é a bayesiana. Não me lembro de nenhum framework com esse algoritmo.
Para ler:
[quote=gpmdf2]Pessoal,
to montando uma rede neural e até agora o framework que eu escolhi pra usar foi o joone.
eu montei uma rede, consigo salvar, carregar, treinar e colocar pra funcionar (posso, por exemplo, depois de treinar, criar um array com varias entradas, usar um FOR para mostrar cada uma dessas entrada pra rede e assim ela me responder com a classificação).
eu usei a base de dados XOR (“ou” exclusivo) e o que a rede me retorna pra cada entrada é um numero. alguem ja usou o joone com esse exemplo? existerm alguns tutoriais que usam essa base, justamente para a pessoa aprender a usar o framwork. O que significam esses numeros? Como interpretar?? um exemplo da saida : 0.0468468468464645…
é sempre um numero fracionario com a parte fracionaria beeem grande… eu preciso fazer um threshold pra isso?
base de dados:
0; 0; 0
0; 1; 1
1; 0; 1
1; 1; 1
a saida da rede deveria ser essa mesmo ou deveria ter zeros e uns? (pois nessa arquivo, as duas primeiras colunas sao para treinamento, isto é, a base de verdade e a ultima coluna é para prendizado, funciona para aprendizado supervisionado).[/quote]
Esse número que você postou se denomina margem de erro. É uma estatística do quanto a rede aprendeu. Quanto mais próximo ao zero, menor a chance da rede errar, ok?
Uma boa margem de erro se encontra entre <= 0.02… Quando a margem de erro se encontra nesse limite, diz-se que o treino convergiu.
Mas so um conselho. Não usem esses frameworks. É importante saber o que cada algoritmo faz. Um bom trabalho pode ser alcançado com um livro sobre rnas e outro de uma linguagem de programação qualquer.
Olá
Para predição veja sobre atraso de tempo nas entradas. Para obter um dado de hoje, se faz necessário as entradas serem t-1, t-2, …, t-n
E Backpropagation não é algoritmo é método.
[quote=mauro_schneider]Olá
Para predição veja sobre atraso de tempo nas entradas. Para obter um dado de hoje, se faz necessário as entradas serem t-1, t-2, …, t-n
E Backpropagation não é algoritmo é método.[/quote]
Ow mauro… só uma correção, o método se refere a metodologia de como fazer, ou seja um algoritmo.
[quote=juliocbq][quote=mauro_schneider]Olá
Para predição veja sobre atraso de tempo nas entradas. Para obter um dado de hoje, se faz necessário as entradas serem t-1, t-2, …, t-n
E Backpropagation não é algoritmo é método.[/quote]
Ow mauro… só uma correção, o método se refere a metodologia de como fazer, ou seja um algoritmo.
http://en.wikipedia.org/wiki/Backpropagation[/quote]
Julio
Algoritmos são o QuickProp, LM, PLL, Cascor, etc, onde todos eles usam o método de Backpropagation
[quote=mauro_schneider][quote=juliocbq][quote=mauro_schneider]Olá
Para predição veja sobre atraso de tempo nas entradas. Para obter um dado de hoje, se faz necessário as entradas serem t-1, t-2, …, t-n
E Backpropagation não é algoritmo é método.[/quote]
Ow mauro… só uma correção, o método se refere a metodologia de como fazer, ou seja um algoritmo.
http://en.wikipedia.org/wiki/Backpropagation[/quote]
Julio
Algoritmos são o QuickProp, LM, PLL, Cascor, etc, onde todos eles usam o método de Backpropagation[/quote]
Sim, mas o backpropagation não deixa de ser um algoritmo também. Toda idéia transportada a uma lógica é um algoritmo.
Outra fonte:
http://www-speech.sri.com/people/anand/771/html/node37.html
Os outros algoritmos citados são baseados no backpropagation.
Olá Julio
Este é um erro constante (inclusive na literatura) e que aos poucos vem sendo modificado. Para lhe ajudar a entender o meu raciocínio, responda a seguinte pergunta:
Qual o objetivo do treinamento em uma rede do tipo MLP ?
Com a resposta da pergunta acima, você vai ver que não existe algoritmo de “backpropagation” e sim de otimização.
[quote=mauro_schneider]Olá Julio
Este é um erro constante (inclusive na literatura) e que aos poucos vem sendo modificado. Para lhe ajudar a entender o meu raciocínio, responda a seguinte pergunta:
Qual o objetivo do treinamento em uma rede do tipo MLP ?
Com a resposta da pergunta acima, você vai ver que não existe algoritmo de “backpropagation” e sim de otimização.
[/quote]
Olá mauro,
acho que estamos falando de coisas similares, mas pensando em diferentes angulos. O nome do algoritmo é backpropagation, e não o algoritmo é de backpropagation. O que eu quis dizer logo acima no meu post é que qualquer metodologia que será transformada numa implementação é um algoritmo.
É correto dizer que o [b]backpropagation/b é um algoritmo de aprendizado.
No caso, quando citei seu post quis dizer que ali método = algoritmo.
[quote=mauro_schneider]Olá Julio
Este é um erro constante (inclusive na literatura) e que aos poucos vem sendo modificado. Para lhe ajudar a entender o meu raciocínio, responda a seguinte pergunta:
Qual o objetivo do treinamento em uma rede do tipo MLP ?
Com a resposta da pergunta acima, você vai ver que não existe algoritmo de “backpropagation” e sim de otimização.
[/quote]
O objetivo do treinamento é a aproximação, e não a otimização.
Problemas de otimização são relacionados as AGs e variantes.
Pessoal, sei que a discussão aqui já tem um tempinho, mas estou precisando de uma ajudinha…
Estou precisando normalizar uma base de dados, ela tem valores com diferenças muito grandes, tem valores de 0 até números muito altos.
Até aí, tudo bem, vamos à normalização… Tenho uma algoritmo que pega os dados de um arquivo texto, linha a linha (a base é grande, mais de 400 mil linhas) e normaliza, gravando esses dados normalizados em outro arquivo texto.
Quando abro o arquivo normalizado, os valores estão numa notação que me parece ser potência, por exemplo : 1,00927348976234E-8
Como faço para que esse valores fiquem numa notação decimal pura, sem a potência??? Tipo… Ao invés dele elevar a -8, ele escrever o número direito, na íntegra?
Desde já, agradeço a ajuda!
seu proble está relacionado ao modo que o número é convertido para texto. por padrão, ele usa notação cientifica.
Este post tem alguns exemplos de como mudar isso
http://www.guj.com.br/posts/list/125138.java
mas se eu não me engano, na hora de reconstriur os numeros a partir do seu arquivo texto, não deveria dar nenhum problema.