Discussion :

[faroukus]

bonjour à tous

j'utilise les classes de OpenCv sur les MLP

je fais apprendre mon MLP à 3 couches en donnant des entrés diverses (réelles) et en forçant la sortie a 0.9

pour l'apprentissage y a pas de problème .

mais quand je mets des inputs dans mon réseaux, j'ai des valeurs > 1 alors que je veux pas en avoir

j'ai lu le tuto et ce que je ne comprend pas c'est comment un perceptron a fonction sigmoïde peut donner des valeurs >1 .

f(x)=β*(1-e-αx)/(1+e-αx), c'est la fonction seuil qu'utilise opencv

merci de m'aider

[ToTo13]

Bonjour,

une "input", c'est une entrée... donc il faut forcément en donner à un perceptron comme à toutes méthodes de classement

Qu'est ce que les nouvelles valeurs que tu mets en entrée de ton mlp ont de différent avec celles utilisées lors de l'apprentissage ?

PS : trois couches cachées c'est assez important, surtout selon la taille du vecteur caractéristique. Tu risques d'être confronté à de l'apprentissage par cœur.

[Alp]

Surtout qu'il se peut que 3 couches soient superflues.
Peux-tu justifier ton choix ?

Sinon, effectivement la fonction sigmoïde ne donne pas de valeurs supérieures à 1, de par sa définition.

Il doit y avoir une petite erreur qui s'est glissée quelque part

[laoshu]

bonjour à tous

j'utilise les classes de OpenCv sur les MLP

je fais apprendre mon MLP à 3 couches en donnant des entrés diverses (réelles) et en forçant la sortie a 0.9

pour l'apprentissage y a pas de problème .

mais quand je mets des inputs dans mon réseaux, j'ai des valeurs > 1 alors que je veux pas en avoir

j'ai lu le tuto et ce que je ne comprend pas c'est comment un perceptron a fonction sigmoïde peut donner des valeurs >1 .

f(x)=β*(1-e-αx)/(1+e-αx), c'est la fonction seuil qu'utilise opencv

merci de m'aider

Bonjour,

la fonction sigmoide généralement utilisée dans les MLP est celle ci:

f(x)=1/1+e^(-ax) pour tout réel x et une constante réelle a. Son image est dans l'intervalle [0,1].

Pour la fonction f(x)=(1-e-αx)/(1+e-αx), l'image est dans l'intervalle [-1,1]

Maintenant si β est une constante réelle, alors l'intervalle sera [-β,β].

Il est facile de voir ceci en utilisant un "fonction plotter".

Par conséquent ne soit pas surpris si tu utilise un β > 1 ou β < -1 que tu obtienne des nombres supérieurs à 1.