Je sais qu'il y a une question similaire sur stats.SE, mais je n'en ai pas trouvé qui réponde à ma demande; s'il vous plaît, avant de marquer la question en double, envoyez-moi un ping dans le commentaire.
Je gère un réseau de neurones basé sur la neuralnet
prévision des séries temporelles de l'indice SP500 et je veux comprendre comment je peux interpréter le graphique affiché ci-dessous:
En particulier, je suis intéressé à comprendre quelle est l'interprétation du poids de la couche cachée et du poids d'entrée; quelqu'un pourrait-il m'expliquer comment interpréter ce nombre, s'il vous plaît?
Tout indice sera apprécié.
Réponses:
Comme David le déclare dans les commentaires, si vous voulez interpréter un modèle, vous voudrez probablement explorer autre chose que des réseaux de neurones. Cela dit, vous voulez comprendre intuitivement le tracé du réseau, il vaut mieux y penser en ce qui concerne les images (quelque chose que les réseaux de neurones sont très bons).
Notez que tout cela omet la fonction d'activation qui serait également appliquée à chaque couche du réseau.
la source
compute
fonction dans leneuralnet
package. La source n'est pas terriblement complexe si vous souhaitez le faire à la main. Essentiellement, vous appliquez les poids et la fonction d'activation de chaque couche au résultat final.