एआईसी के लिए एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में मापदंडों की संख्या

Question

मैं अपने एआईसी की गणना करने के लिए एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में मापदंडों की संख्या की गणना कैसे कर सकता हूं?

Comments

यह सवाल मुझे पूरी तरह से स्पष्ट लगता है।

— गूँग - मोनिका

आप क्लास classifier.summary()से कमांड का उपयोग कर सकते हैं sklear।

— शेखर शिंदे

Answer 1

फीडफ़र्वर्ड नेटवर्क में सीखा जाने वाला हर कनेक्शन एक पैरामीटर है। यहाँ विकिपीडिया से एक सामान्य नेटवर्क की एक छवि है:

$(3\times 4) + (4\times 2) = 20$

Comments

कनेक्शन गैर-अद्वितीय हो सकते हैं (देखें ieeexplore.ieee.org/document/714176 )। इसलिए, क्या केवल कनेक्शन गिनना ठीक है? शायद हमें पैरामीटर और हाइपरपरमीटर के बीच अंतर करना चाहिए?

— फंकवेकर

यदि पूर्वाग्रह नोड्स को शामिल किया गया तो कुल कनेक्शन की संख्या 26 होगी।

— अगकला

Answer 2

तंत्रिका नेटवर्क कार्यों के कार्यों का एक फ़ंक्शन है ... (जैसा कि मॉडल की वास्तुकला द्वारा निर्धारित किया गया है)। यदि परिणामी फ़ंक्शन को सरल नहीं किया जा सकता है, तो मॉडल में कुल संख्या पैरामीटर (प्रत्येक नोड से सभी मापदंडों की संख्या का योग) वह संख्या है जिसे आप एआईसी गणना के लिए चाहते हैं।

Answer 3

एक के लिए MLP पूरी तरह से जुड़ा हुआ नेटवर्क आप निम्नलिखित (अजगर) कोड का उपयोग कर सकते हैं:

def total_param(l=[]):
s=0
for i in range(len(l)-1):
    s=s+l[i]*l[i+1]+l[i+1]
return s

तब यदि आपके पास निम्न लेयर कॉन्फ़िगरेशन वाला नेटवर्क है

input:  435
hidden: 166 
hidden: 103 
hidden:  64
output:  15

आप बस के साथ समारोह कहते हैं

total_param([435,166,103,64,15]) 
97208