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728728

木虫 (正式写手)

[交流] 【讨论】多输出神经网络的问题

相同的样本,一个多输入多输出神经网络和对若干个多输入单输出神经网络,哪个误差小一些?
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nono2009

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引用回帖:
Originally posted by 728728 at 2009-12-11 17:48:


我考虑过了,如果样本集一样的话,我猜测MIMO也可以达到更优。最后的结果是MIMO和MISO的效果是一样的。不过,俺没做验证,不确定。如果能从数学方法上证明一下就好了

看偶的“证明”:
1. 有多优的MIMO,就有等价的MISO,分解一下就行。所以,MISO不比MIMO 差。

2. 有多优的MISO,只要将其组装成等价的MIMO,就获得了等价的MIMO。所以MIMO不比MISO差。

3.综上,两者是等价的。

见笑了。偶有事要先走了...
15楼2009-12-11 17:57:26
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nono2009

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小木虫(金币+0.5):给个红包,谢谢回帖交流
偶做过。在偶的case里,只要训练的好,结果差不多。

但从理论上讲,将一个MIMO网络改成M个MISO网络分别训练,误差应该更小、训练效率也更高。
2楼2009-12-11 09:33:48
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728728

木虫 (正式写手)

引用回帖:
Originally posted by nono2009 at 2009-12-11 09:33:
偶做过。在偶的case里,只要训练的好,结果差不多。

但从理论上讲,将一个MIMO网络改成M个MISO网络分别训练,误差应该更小、训练效率也更高。

有理论的参考资料吗?我做的结论跟你不太一样,现在不确定是否能算例有关。
3楼2009-12-11 16:10:52
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nono2009

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小木虫(金币+0.5):给个红包,谢谢回帖交流
其实很简单,当输出只有一个的时候,所有的连接权都被用于学习该输出,最flexible。当输出多于一个时,至少输入层与隐层之间的连接权是所有输出共享的,中间必然有trade-off,导致最后误差的上升。

如果你的case学出来结果相反,那只能表明你的MISO网络还可以更好。我们这么来讲,你学好的MIMO网络,可以被简单分解为M个MISO网络,保持那些相关的连接权不变。那么,这时候你的MISO网络应该给出与MIMO完全一样的结果。以此MISO网络的连接权为初始值,进一步训练之,就完全可能获得更优的结果。
4楼2009-12-11 16:50:32
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