এআইসির জন্য একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কে পরামিতিগুলির সংখ্যা

Question

আমি কীভাবে একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের প্যারামিটারগুলির সংখ্যাটি তার এআইসি গণনা করতে পারি?

Comments

এই প্রশ্নটি আমার কাছে পুরোপুরি পরিষ্কার মনে হচ্ছে।

— গুং - মনিকা পুনরায়

আপনি ক্লাস classifier.summary()থেকে কমান্ডটি ব্যবহার করতে পারেন sklear।

— শেখর শিন্ডে

Answer 1

ফিডফোরওয়ার্ড নেটওয়ার্কে শিখানো প্রতিটি সংযোগ একটি প্যারামিটার। এখানে উইকিপিডিয়া থেকে জেনেরিক নেটওয়ার্কের একটি চিত্র রয়েছে:

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

Comments

সংযোগগুলি অ-অনন্য হতে পারে ( ieeexplore.ieee.org/docament/714176 দেখুন )। সুতরাং, কেবল সংযোগগুলি গণনা করা কি ঠিক আছে? হতে পারে আমাদের পরামিতি এবং হাইপারপ্যারামিটারের মধ্যে পার্থক্য করা উচিত?

— ফানকিউকার

বায়াস নোড অন্তর্ভুক্ত করা হলে সংযোগগুলির মোট সংখ্যা 26 হবে।

— আগকাল 13

Answer 2

নিউরাল নেটওয়ার্ক হ'ল ফাংশনগুলির ফাংশন ... (যেমন মডেলের আর্কিটেকচার দ্বারা নির্ধারিত)। যদি ফলস্বরূপ ফাংশনটি সহজতর করা না যায় তবে মডেলের মোট প্যারামিটারের সংখ্যা (প্রতিটি নোড থেকে সমস্ত পরামিতির সংখ্যার যোগফল) আপনি এআইসি গণনার জন্য চান এমন নম্বর।

Answer 3

একটি জন্য MLP সম্পূর্ণরূপে সংযুক্ত নেটওয়ার্ক আপনি নিম্নলিখিত (পাইথন) কোড ব্যবহার করতে পারেন:

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

তাহলে আপনার যদি নিম্নলিখিত স্তর কনফিগারেশন সহ কোনও নেটওয়ার্ক থাকে

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

আপনি শুধু সাথে ফাংশন কল

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