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北京石油化工学院2026年研究生招生接收调剂公告
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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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补充一点,采用MISO的话,可以对不同的输出采取不同的transfer functions。从而进一步优化神经网络。偶最近刚发了篇相关的论文。
9楼2009-12-11 17:41:44
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nono2009

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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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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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