Due reti neurali feedforward identiche, con due strati nascosti di 4 neuroni ciascuno, 1 neurone di Input, 1 neurone di Output.
La rete neurale di sx viene addestrata per 20.000 epoche (sono i cicli di addestramento: ciascuno è costituito da una fase dove si calcola il valore della rete e una in cui, tramite l'algoritmo di backpropagation, si corregge l'errore).
La rete neurale di dx è addestrata per 100.000 epoche.
Si nota come ad un più lungo addestramento corrisponda una migliore interpolazione/inferenza della funzione.
A chi fosse interessato posso inviare il codice Python del programma...contattatemi tramite messaggi privati. Cercherò di rispondere quanto prima.
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