trenger hjelp backpropagation algoritme

[mdzafar]

hei
Jeg gjør mitt siste år på prosjektet Brain maskin grensesnitt, og her ønsker å klassifisere de 4 hjernen stater.

Jeg vil vite hvor mye skjulte neuroner jeg ta, hvordan du tilordner vekter, hvor mucjh inngang og utgang vektor bør jeg ta, for dette typisk tilfelle ..

hvis noen vet om alt dette, kan du hjelpe meg med å gjøre dette algo ...i innstendigste requried hjelpe ............... \med vennlig hilsen

 

[jakjoud]

Vennligst kan du forklare mer hva du vil gjøre.Det jeg forstår er at du ønsker å gjøre en datamaskin-grensesnitt for Brain imaging?så hva slags bildebehandling du ønsker?ultralyd eller mikrobølgeovn?bare forklare litt mer
Hilsen

 

[mdzafar]

hei

hver hjernen signal, er spesifikk for hver mental oppgave, dersom en person forestille seg å flytte sin høyre hånd, for dette en respectve effekt på inndata og dens form, også da hvis han tenke på venstre hånd bevegelsen dette en tilsvarende effekt på inngangssignalet, som er annerledes da først ..så dette er klassifiseringen prosedyre for hjernen (EEG) inndata.

Jeg vil klassifisere data med ryggen forplantning algoritme.

Q: hvordan er det mulig?behage hjelpe meg, hvis jeg wan å bruke den i baksetet forplantning algoritmen, hvor mye nervecellen requireds, layes, skjulte lag e.tc

håper hjelp fra enhver kropp ....gjerne dele ideer ...........

med vennlig hilsen

 

[leekk8]

For antall nervecellen av input / output lag, avhenger dette på innspill din / output format.Hvordan du representerer din inngangssignalet og utgang?I binære?Eller andre former?For eksempel er din inngang 8-bits binære data, så dine innspill vil være 8 nerveceller.

For mange skjulte lag og skjulte neuroner, må du teste den ut for å få den beste arkitekturen.Det er ingen løse arkitektur, som ulike program krever forskjellig arkitektur for å få best resultat.

Du kan prøve med 1 skjult lag og skjulte neuroner 2 / 3 ganger på input nervecellen (hvis du har noen innspill nevroner) eller 2 / 3 ganger mindre av input nervecellen (hvis input er mye, f.eks 1000).Så sakte endre antall nervecellen å teste resultatet er bedre eller på annen måte.