SPSS神经网络心得（一）

SPSS神经网络，是一个非线性的数据建模工具集合，包括输入层和输出层、一个或者多个隐藏层。神经元之间的连接赋予相关的权重，训练算法在迭代过程中不断调整这些权重，从而使得预测误差最小化并给出预测精度。包括多层感知器（MLP）和径向基函数（RBF）两种方法。本人只研究了多层感知器的方法。

使用SPSS神经网络，可以将数据拆分成训练集、测试集、验证集。训练集用来估计网络参数；测试集用来防止过度训练。验证样本用来单独评估最终网络。

多层感知器（MLP）

MLP通过多层感知器来拟合神经网络。多层感知器是一个前馈式有监督的结构。它可以包含多个隐藏层、一个或者多个因变量。

变量

因变量：在函数关系式中，某特定的数会随一个（或几个）变动的数的变动而变动。

协变量：在实验的设计中，协变量是一个独立变量（解释变量），不为实验者所操纵，但仍影响实验结果。协变量可以进行重标度：标准化（A）、标准化、调整标准化。

• 标准化（A）。减去均值并除以标准差，(x−均值)/s。
• 标准化。减去均值并除以范围，(x−min)/(max−min)。标准化值介于 0 和 1 之间。
• 调整标准化。减去最小值并除以范围所得到的调整版本，[2*(x−min)/(max−min)]−1。调整的标准化值介于 −1 和 1 之间。

分区

分区数据集。此组指定将活动数据集划分为训练集、测试集或验证集的方法。训练集包含用于训练神经网络的数据记录；数据集中的某些个案百分比必须分配给训练样本以获得一个模型。测试集是一个用于跟踪训练过程中的错误以防止超额训练的独立数据记录集。强烈建议您创建一个训练集，并且如果测试集小于训练集，网络训练通常最高效。验证集是另一个用于评估最终神经网络的独立数据记录集。
• 根据个案的相对数量随机分配个案。指定随机分配到每个样本（训练、测试和验证）的个案的相对数量（比率）。% 列根据您已经指定的相对数量，报告将被分配到每个样本的个案的百分比。
例如，指定 7、3、0 作为训练、检验和坚持样本的相对数量对应于 70%、30% 和 0%。指定 2、1、1 作为相对数量对应 50%、25% 和 25%；1、1、1 对应将数据集在训练、检验和坚持中分为相等的三部分。
• 使用分区变量分配个案。指定一个将活动数据集中的每个个案分配到训练、检验和坚持样本中的数值变量。变量为正值的个案被分配到训练集中，值为 0 的个案被分配到测试集中，而负值个案被分配到验证集中。具有系统缺失值的个案会从分析中排除。分区变量的任何用户缺失值始终视为有效。

体系结构

“体系结构”选项卡用于指定网络结构。该过程可以自动选择“最佳”体系结构，或者也可以指定自定义体系结构。

隐藏层
隐藏层包含无法观察的网络节点（单位）。每个隐藏单位是一个输入权重总和的函数。该函数是激活函数，而且权重值由估计算法确定。如果网络包含第二个隐藏层，第二个层中的每个隐藏单位是第一个隐藏层中权重之和的函数。两个层使用相同激活函数。
隐藏层数. 一个多层感知器可以有一个或两个隐藏层。
激活函数. 激活函数将某个层中的单位的加权和“关联”到下一层的单位值。
• 双曲正切。此函数格式：γ(c) = 此函数格式：γ(c) =>

• Sigmoid。此函数格式：γ(c) = 1/(1+e^(−c))。其取实数值参数并将其变换到（0、1）范围。
单位数. 可以明确指定或由估计算法自动确定每个隐藏层中的单元数。

输出层
输出层包含目标（因）变量。
激活函数.激活函数将某个层中的单位的加权和“关联”到下一层的单位值。
• 恒等。此函数格式：γ(c) = c。其取实数值参数并且其返回值保持不变。使用自动体系结构选择时，如果存在刻度因变量，则此为输出层中所有单位的激活函数。
• Softmax。其取实数值参数的矢量，并将其变换到元素介于（0、1）范围的矢量，和为 1。只有所有因变量是分类变量时，才可以使用 Softmax。使用自动体系结构选择时，如果所有因变量是分类变量，此为输出层中所有单位的激活函数。
• 双曲正切
• Sigmoid

尺度因变量重标度。至少选择一个刻度因变量时才可以使用这些控制。

如果输出层使用 sigmoid 激活函数，则此为刻度因变量所需的重标度方法。修正值选项指定一个较小数字 ε，并将其作为修正值应用于重标度公式中；此修正值确保所有重标度因变量值介于激活函数范围。具体来说，当 x 取最小值和最大值时，未修正的公式中的值 0 和 1 将定义 sigmoid 函数的范围限制，但是不介于该范围之内。修正公式为 [x−(min−ε)]/[(max+ε)−(min−ε)]。请指定大于等于 0 的数。

如果输出层使用双曲正切激活函数，则此为刻度因变量所需的重标度方法。修正值选项指定一个较小数字 ε，并将其作为修正值应用于重标度公式中；此修正值确保所有重标度因变量值介于激活函数范围。具体来说，当 x 取最小值和最大值时，未修正的公式中的值− 1 和 1 将定义双曲正切函数的范围限制，但是不介于该范围之内。修正公式为 {2*[(x−(min−ε))/((max+ε)−(min−ε))]}−1。指定一个大于或等于 0 的数字。

培训
“培训”选项卡用于指定如何培训网络。培训的类型和优化算法确定哪个培训选项可用。

培训类型。培训类型确定网络如何处理记录。从下列培训类型中选择：
• 批处理。只有传递所有培训数据记录之后才能更新键结值；也就是说，批处理培训使用培训数据集中所有记录信息。批处理培训通常为首选方法，因为它直接使总误差最小；然而，批处理培训可能需要多次更新权重，直至满足其中一条中止规则，因此可能需要传递数据多次。其对于“较小”数据集最有用。
• 在线。在每一个培训数据记录之后更新键结值；也就是说，在线培训一次使用一个记录信息。在线培训连续获取记录并更新权重，直至满足其中一条中止规则。如果一次使用所有记录，而且不满足任何中止规则，那么该过程通过循环数据记录继续。对于与预测变量相关的“较大”数据集，在线培训要优于批处理；也就是说，如果有许多记录和输入，并且其值之间不相互独立，那么在线培训可以比批处理培训更快获取一个合理答案。
• 袖珍型批处理。将培训数据记录划分到大小近似相等的组中，然后在传递一组之后更新键结值；也就是说，袖珍型批处理培训使用一组记录信息。然后，如果需要，该过程循环数据组。袖珍型批处理培训提供介于批处理培训和在线培训之间的折中方法，它可能最适于“中型”数据集。该过程可以自动确定每个袖珍型批处理培训记录的数目，或者您可以指定一个大于 1 并小于或等于将存储到内存的个案的最大数目的整数。您可以在选项选项卡上设置将存储到内存的个案最大数目。

优化算法。这是一种用于估计键结值的方法。
• 调整的共轭梯度。使用共轭梯度方法对齐的假设仅应用于批处理培训类型，所以此方法不适用于在线培训或袖珍型批处理培训。
• 梯度下降。此方法需与在线培训或袖珍型批处理培训共同使用；也可以与批处理培训共同使用。

培训选项。该培训选项允许您细微调整优化算法。您一般无需更改这些设置，除非网络出现估计问题。

SPSS神经网络心得（一）相关推荐

回归分析什么时候取对数_技术派|SPSS数据分析心得小结及心得分享！必备收藏...
作者:徐定德来源:经管之家,欢迎转载,欢迎分享. 学习数据分析之spss分析工具,可真的不是一般的功夫,真的要很认真和很细心才能做得好spss.下面我来和大家分享一下关于SPSS数据分析心得小结,希 ...
基于神经网络的人工智能,人工神经网络心得体会
1.人工智能的学习思路是什么? 要学习人工智能,就要先了解清楚人工智能是什么.人工智能就是制造智能的机器,更特指制作人工智能的程序.人工智能模仿人类的思考方式使计算机能智能的思考问题,人工智能通过研究 ...
人工神经网络心得体会_卷积神经网络学习心得
萌新小白一只,刚刚接触AI,在遍历人工智能发展时就看到了"卷积神经网络",顿时想到了去年被概率论支配的恐惧,因此想在这里分享一点经验来帮助大家更好理解. 所谓"卷积神经网 ...
人工神经网络心得体会_人工神经网络
内容介绍原文档由会员天缘发布人工神经网络页数 44 字数 22434 摘要人工神经网络是由一些类似人脑神经元的简单处理单元相互连接而成的复杂网络.已涌现出许多不同类型的ANN及相应的学习算 ...
神经网络分类算法是什么,神经网络分类算法简介
人工神经网络分类方法从20世纪80年代末期,人工神经网络方法开始应用于遥感图像的自动分类. 目前,在遥感图像的自动分类方面,应用和研究比较多的人工神经网络方法主要有以下几种:(1)BP(Back P ...
神经网络分类数据表格图,神经网络分类数据表格
1.怎么用spss神经网络来分类数据用spss神经网络分类数据方法如下: 神经网络算法能够通过大量的历史数据,逐步建立和完善输入变量到输出结果之间的发展路径,也就是神经网络,在这个神经网络中,每条神 ...
神经网络怎么训练数据,神经网络训练结果分析
深度神经网络是如何训练的? Coursera的Ng机器学习,UFLDL都看过.没记错的话Ng的机器学习里是直接给出公式了,虽然你可能知道如何求解,但是即使不知道完成作业也不是问题,只要照着公式写就行. ...
神经网络模型结果怎么看,神经网络的数据预处理
神经网络中对输入数据的预处理包括哪些步骤方法?最好能说得详细些,谢谢! 谷歌人工智能写作项目:小发猫在模式识别,人工神经网络方法中,为什么要进行数据预处理人工神经网络学习步骤,人工神经网络训练. ...
神经网络的运用方法有,神经网络的运用方法是
什么是神经网络,举例说明神经网络的应用我想这可能是你想要的神经网络吧! 什么是神经网络:人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称 ...
神经网络二分类问题范例,神经网络解决分类问题
求运用BP神经网络算法处理分类问题的源程序,例如输入蚊子的翼长和触角长,输出蚊子类型与此类似的源程序 30 这种分类的案例很多,附件里面就有这类案例.主要还是要形成样本,输入输出都做好,进行训练,训练 ...

SPSS神经网络心得（一）

SPSS神经网络心得（一）相关推荐

最新文章

热门文章