During the development of the alternative ANNs, various network con&nations were attempted
in order to determine the effect of two key variables, which are:
l the lag of network, and
l number of hidden nodes.
For the MLFN, networks with lags 1, 2, 3, and 4 were attempted. In addition, the numbers
of hidden nodes tried were 2, 4, 8, 16, 24, 32, 64, and 128. Networks with two layers of hidden
nodes were also attempted. For the Ehnan network, the order of lag was ilxed at 1 because the
network would learn the temporal structure implicitly. The numbers of context units tried were
2,4, 8, 16, 24, 32, and 64. Finally, for the TDNN, networks with 2, 3, and 4 input windows were
attempted.
Shown in Table 1 are details of the eight best networks aa determined by analysis of the results
from testing all the above network configurations; the selection was based on the minimum NMSE
for the validation data set. Shown in each row of Table 1 is the result of the be& network of a
given lag. For example, the best lag-l MLFN was the one which consisted of 24 hidden nodes.
Similarly, the beat lag-2 MLFN was the one which consisted of eight hidden nodes, and so on.
In general, all three types of networks showed comparable performance. The NMSE of the
validation samples for all networks were in the range of 0.63 to 0.67, with only small differences
ในระหว่างการพัฒนาของ ANNs สำรอง ติดตั้งเครือข่ายและประชาชาติต่าง ๆ ได้มีความพยายามเพื่อดูผลของตัวแปรหลักสอง ได้แก่:l ความล่าช้าของเครือข่าย และจำนวน l ซ่อนโหนเครือข่ายกับ lags 1, 2, 3 และ 4 ได้มีความพยายามสำหรับ MLFN นอกจากนี้ หมายเลขซ่อนโหนพยายามได้ 2, 4, 8, 16, 24, 32, 64 และ 128 เครือข่ายที่ มีสองชั้นของซ่อนอยู่นอกจากนี้ยังได้พยายามโหน สำหรับเครือข่าย Ehnan ลำดับของความล่าช้าไม่ ilxed ที่ 1 เนื่องจากการเครือข่ายต้องเรียนโครงสร้างชั่วคราวนัย มีหมายเลขของบริบทหน่วยพยายาม2, 4, 8, 16, 24, 32 และ 64 ในที่สุด สำหรับ TDNN เครือข่ายที่ มี 2, 3 และ 4 เข้า windows ได้ความพยายามแสดงในตารางที่ 1 เป็นรายละเอียดของเครือข่ายดีที่สุด 8 aa กำหนด โดยวิเคราะห์ผลจากการทดสอบทั้งหมดข้างต้นเครือข่ายกำหนดค่า เลือกที่เป็นไปตาม NMSE ต่ำสุดสำหรับชุดข้อมูลตรวจสอบ แสดงในแต่ละแถวของตารางที่ 1 เป็นผลได้ และเครือข่ายของการความล่าช้าที่กำหนดไว้ ตัวอย่าง MLFN l ความล่าช้าสุดได้ซึ่งประกอบด้วย 24 ซ่อนโหนในทำนองเดียวกัน เอาชนะความล่าช้า 2 MLFN ได้หนึ่งซึ่งประกอบด้วย 8 ซ่อนโหนด และอื่น ๆทั่วไป เครือข่ายทั้ง 3 ชนิดพบว่าประสิทธิภาพเทียบเท่า NMSE ของการตัวอย่างการตรวจสอบสำหรับเครือข่ายทั้งหมดอยู่ในช่วงของ 0.63 ถึง 0.67 มีความแตกต่างเพียงเล็ก
การแปล กรุณารอสักครู่..
ในระหว่างการพัฒนาทางเลือก ANNs
ที่ต่อต้านเครือข่ายต่างๆและประเทศที่ได้รับการพยายามเพื่อตรวจสอบผลกระทบของสองตัวแปรที่สำคัญที่:
ลิตรล่าช้าของเครือข่ายและ. จำนวนลิตรของโหนดซ่อนสำหรับMLFN เครือข่ายที่มีความล่าช้า 1, 2 , 3, และ 4 ได้รับการพยายาม นอกจากนี้ตัวเลขของโหนดซ่อนพยายามที่ 2, 4, 8, 16, 24, 32, 64, 128 เครือข่ายที่มีสองชั้นของที่ซ่อนโหนดนอกจากนี้ยังได้พยายาม สำหรับเครือข่าย Ehnan ลำดับของความล่าช้าที่ถูก ilxed วันที่ 1 เพราะเครือข่ายที่จะได้เรียนรู้โครงสร้างชั่วคราวโดยปริยาย ตัวเลขของหน่วยบริบทพยายามเป็น2,4, 8, 16, 24, 32, 64 และสุดท้ายสำหรับ TDNN เครือข่ายที่มี 2, 3, และ 4 หน้าต่างการป้อนข้อมูลที่ถูกพยายาม. แสดงในตารางที่ 1 เป็นรายละเอียดของแปด เครือข่ายที่ดีที่สุดที่กำหนด AA โดยการวิเคราะห์ผลจากการทดสอบทั้งหมดที่กำหนดค่าเครือข่ายข้างต้น เลือกขึ้นอยู่กับ NMSE ขั้นต่ำสำหรับการตั้งค่าข้อมูลการตรวจสอบ แสดงให้เห็นว่าในแต่ละแถวของตารางที่ 1 เป็นผลมาจากเครือข่ายและเป็นหนึ่งของความล่าช้าที่กำหนด ตัวอย่างที่ดีที่สุดล่าช้าลิตร MLFN เป็นหนึ่งซึ่งประกอบไปด้วย 24 โหนดที่ซ่อนอยู่. ในทำนองเดียวกันจังหวะล่าช้า 2 MLFN เป็นหนึ่งซึ่งประกอบด้วยแปดโหนดที่ซ่อนอยู่และอื่น ๆ . โดยทั่วไปทั้งสามประเภทของเครือข่ายแสดงให้เห็นว่า ผลการดำเนินงานที่เทียบเคียง NMSE ของตัวอย่างการตรวจสอบสำหรับทุกเครือข่ายอยู่ในช่วง0.63 0.67 ที่จะมีเพียงแตกต่างเล็ก ๆ
การแปล กรุณารอสักครู่..
ในระหว่างการพัฒนาทางเลือกประเทศและเครือข่ายต่าง ๆพยายามคอนเพื่อศึกษาผลของตัวแปรหลักสองซึ่งเป็น :ผมความล่าช้าของเครือข่ายผมโหนดที่ซ่อนอยู่สำหรับ mlfn เครือข่ายกับล่าช้า 1 , 2 , 3 และ 4 จำนวนพยายาม นอกจากนี้ ตัวเลขของโหนดที่ซ่อนพยายามอายุ 2 , 4 , 8 , 16 , 24 , 32 , 64 , 128 . เครือข่ายกับสองชั้นของที่ซ่อนอยู่โหนดยังพยายาม สำหรับ ehnan เครือข่ายคำสั่งของความล่าช้าคือ ilxed ที่ 1 เพราะเครือข่ายจะเรียนรู้โครงสร้างชั่วคราวไปโดยปริยาย ตัวเลขของหน่วยบริบทพยายามคือ2 , 4 , 8 , 16 , 24 , 32 และ 64 สุดท้าย สำหรับ tdnn เครือข่ายด้วย 2 , 3 , และ 4 ใส่หน้าต่างพยายามตารางที่ 1 จะแสดงในรายละเอียดของแปดที่ดีที่สุดเครือข่ายกำหนด AA โดยการวิเคราะห์ผลลัพธ์จากการทดสอบทั้งหมดข้างต้นเครือข่ายการกำหนดค่า ; การเลือกบนพื้นฐานของ nmse น้อยที่สุดสำหรับการตรวจสอบข้อมูลการตั้งค่า ที่แสดงในแต่ละแถวของตารางที่ 1 คือผลของการเป็นเครือข่ายของได้รับล่าช้า ตัวอย่างเช่น mlfn lag-l ที่ดีที่สุดคือหนึ่งที่ประกอบด้วยโหนดที่ซ่อน 24ในทํานองเดียวกัน จังหวะ lag-2 mlfn เป็นหนึ่งซึ่งประกอบด้วยปมที่ซ่อนอยู่แปด และอื่น ๆโดยทั่วไปทุกสามประเภทของเครือข่ายมีประสิทธิภาพเทียบเท่า การ nmse ของตัวอย่างการตรวจสอบเครือข่ายทั้งหมดอยู่ในช่วง 0.63 0.67 , มีเพียงความแตกต่างเล็ก ๆ
การแปล กรุณารอสักครู่..