Discussion :

[Opsse]

Bonjour,

Je suis entrain d'essayer de résoudre un problème en utilisant des réseaux de neurones. Malgré les cours que j'ai eu cette année sur le sujet, j'ai l'impression de ne pas assez bien comprendre la théorie pour la mettre en application.
En effet cela fait 2 jours que je galère avec différentes bibliothèques python (pybrain, keras, lasagne) sans réussir à sortir de résultats probants.

J'en suis venu à me demander si mon problème pouvait vraiment être traité avec des méthodes de deep learning, j'ai donc besoin de vous pour me mettre sur la voie.

En bref j'ai plusieurs listes de variables avec une "note" associée (pour la partie training) et plusieurs listes de variables dont je dois prédire la "note".

Exemple pour les données de training :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
 
[1, true, 42, 0.33, false, 21] --> 0.15
[0, true, 10, 0.00, true, 44] --> 0.87
[0, false, 0, 0.90, false, 6] --> 0.32
...
[1, false, 11, 0.50, false, 2] --> 0.10

Exemple pour les données de testing :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
[0, true, 10, 0.42, false, 3] --> ?
[1, false, 5, 0.77, false, 44] --> ?
[1, false, 0, 0.80, true, 6] --> ?
...
[1, true, 11, 0.51, true, 4] --> ?

J'ai vu beaucoup d'exemples qui utilisent des matrices en entrée et des classes en sortie, mais j'ai du mal à trouver des exemples qui ressemble à mon problème.

Qu'en pensez vous ? Quelles méthodes pourrais-je employer ?

[pylearner]

Ce sont des listes de cinq éléments ? Par curiosité as-tu essayé de visualiser ces données ?

[Opsse]

J'ai mis que 5 éléments pour l'exemple, en pratique il y en aura plus (pour le moment j'en ai 9 et par la suite ce nombre devrait augmenter). Et oui je visualise les données, je sais que globalement les variables sont cohérentes.
Je suis entrain d'essayer de normaliser les données pour voir si ca aide.

Mais le vrai problème c'est que je ne sais pas quels "Layers" utiliser, je n'ai pas trouvé d'exemple identique au mien et la documentation utilise beaucoup de termes techniques que je ne comprends pas.

[Eric Beaumard]

Eh bien si j'avais eu à résoudre un problème de ce type j'aurais remplacé les true par des 1
et les false par des 0. Ensuite j'aurais utilisé, au choix, une machine à support de vecteurs ou la programmation génétique, ou la rétro propagation de gradient.

Cela dit j'ai arrêté de m'intéresser au réseaux de neurones il y a quelques années et je ne connais pas le "Deep Learning".

Cordialement,

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Eric Beaumard.