【猜测】使用神经网络算法的时候权值可视化观察

1、最近输入数据为【doy,hour,B,L,H】:分别代表年积日(1-366)、小时(0-23)、大地纬度(-90-90)、大地经度(0-360)、大地高(-inf-inf)

建立全连接网络节点数:5-16-8-4-1(节点数目)

经过算法迭代最终求解结果有:W1、B1;W2、B2;W3、B3;W4、B4;

现在只观察W1矩阵:

W1:

-0.535723030567169 0.0367485061287880 -0.181140720844269 0.0131461396813393 0.0387391485273838 -0.0621286481618881 -0.0523991510272026 -1.05015254020691 -0.0363467074930668 -0.597435832023621 -0.201951786875725 -0.100310146808624 0.00193084683269262 -0.120617687702179 0.0146002909168601 -0.161197125911713
-0.00116097973659635 0.0802738219499588 -0.0260579008609056 -0.0247618798166513 0.0121687771752477 -0.0241505615413189 0.0203229933977127 -0.00239439751021564 -0.00445083342492580 -0.00114087073598057 -0.0236681401729584 -0.00457282597199082 0.00669650919735432 0.0305882897228003 -0.0172269269824028 -0.0216598790138960
0.0230947602540255 -0.0845096036791802 -0.108610346913338 -0.224600434303284 -0.0830405130982399 -0.121167734265327 -0.108948767185211 -0.0989669561386108 -0.467438817024231 -0.287232309579849 0.0370498709380627 -0.0642290040850639 -0.251268744468689 0.00596688454970717 0.130522519350052 -0.0558299943804741
0.0153722446411848 0.0562203153967857 0.112491004168987 -0.00494484929367900 -0.159252852201462 0.208686426281929 -0.0461795702576637 0.0694372877478600 -0.0174873676151037 0.143279224634171 0.0256024021655321 -0.0207144189625978 -0.0114596923813224 -0.112966373562813 0.0824206992983818 0.0233565699309111
0.00743315927684307 -0.553010046482086 -0.236814007163048 -0.0338056311011314 -0.487886011600494 -0.540760219097138 -0.212394341826439 0.0121770808473229 -0.312196969985962 -0.0220675077289343 -0.145399674773216 -0.000775771273765713 -0.0247998628765345 -0.400411367416382 -0.376491189002991 -0.457046627998352

W1:做出图像如下

《【猜测】使用神经网络算法的时候权值可视化观察》《【猜测】使用神经网络算法的时候权值可视化观察》

矩阵数值越大代表【doy,hour,B,L,H】对计算的影响越大,即需要保存的特征。为1/3/5对应doy,B,H与实际结论一致。至于后面的Wi虽然可以观察,但是目前特征已经没有了实际的意义。希望对也正的可视化有用吧,积累点经验。

    原文作者:神经网络算法
    原文地址: https://blog.csdn.net/xiaoxiao133/article/details/78478904
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