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Machine Learning, neuronales Netzwerk, Prediction, Vorhersag |
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Verfasst am: 22.05.2017, 17:31
Titel: Machine Learning, neuronales Netzwerk, Prediction, Vorhersag
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Hallo zusammen,
Ich arbeite derzeit an einem Projekt bei dem ich über ein neuronales Netz (oder ähnliches) eine Kurve erzeugen möchte. D.h. ich habe gewissen Eingangsparameter, die eine Kurve erzeugen. Nun möchte ich -wie als würde ich eine Funktion bestimmen- ein Netz darauf anwenden und die Eingangsparameter ändern können, sodass eine andere Kurve erscheint (als würde ich in die Funktion andere Parameter setzen). Ist dies mit Matlab möglich und wenn ja mit welcher Art von Befehl? Ist das NN dafür geeinget? Ich habe noch nicht ganz herausgefunden, wie oder ob es möglich ist einen Satz von Parameter für einen bestimmten Input-Vektor vorzugeben (welcher dann in das NN gespeist, trainiert und kontrolliert wird etc). Vielen Dank für die Hilfe.
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| Friidayy |
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Verfasst am: 23.05.2017, 08:24
Titel:
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Hallo,
kannst du vllt. nochmal etwas genauer (evtl. an einem Beispiel) beschreiben, was du vorhast. Unter einem neuronalen Netz kannst du dir vereinfacht ein Polynom vorstellen; die Parameter des neuronalen Netzes (i.d.R. Gewichte und Bias) sind dabei vergleichbar mit den Koeffizienten eines Polynoms. Du kannst die "Kurve" bzw. Funktion also durch Anpassung der Gewichte/... verändern. In Matlab kannst du dafür die NN-Toolbox nutzen.
Gruß
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Verfasst am: 23.05.2017, 10:29
Titel:
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Ich habe die Varibale A1 B1 und C1 und erhalte dafür meine Ergebenisse. Das Ganze führe ich noch einmal für A2,B2,C2 und A3,B3,C3 durch. Das heißt ich variiere meine Inputparameter (oder Messgrößen) für ein jeweiliges Ergebnis (eine Messkurve). Danach möchte ich z.B. für A1, B1 aber C3 aus meinem Netz (oder Ähnlichem) ein neues Ergebnis erhalten. Dabei ist eine Approximation der Messergebnisse unter Verwendung einer Funktion nicht durchführbar. Daher wollte ich dies mit machine learning ausprobieren. Ich hoffe das Problem wurde etwas klarer 
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| Friidayy |
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Verfasst am: 23.05.2017, 11:10
Titel:
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Sind die Variablen Ai,Bi,Ci diskret oder kontinuierlich? Wieso ist eine Regression nicht möglich? Du suchst eine FUnktion, die neben deiner regulären Eingangsgröße noch die Varialben Ai,Bi,Ci als Eingang erhält und auf deine Messgröße abbildet.
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Verfasst am: 23.05.2017, 11:35
Titel:
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Mein Ai etc repräsentiert dabei eine Materialdicke, oder die Größe meines Versuchsgegenstandes. Meine Idee war dem Netz zu sagen: Ich habe diese Dicke, diese Dimensionen des Gegenstandes und erhalte diese Kurve. Verändere ich nun die Dicke erhalte ich diese Kurve. Versuche daraus eine Schlussfolgerung abzuleiten und gebe mir für eine noch nicht trainierte Dicke nun meine Messkurve.
Dabei sind die Messkurven sehr nicht linear und können nicht einfach mit einem Polynom (exp,log,sin,cos, tanh etc) wiedergeben werden. Vielleicht ist mein Gedanke aber auch gar nicht so umsetzbar... ?
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| Friidayy |
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Verfasst am: 23.05.2017, 12:03
Titel:
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Kennst du dich mit mehrdimensionaler Analysis aus?
http://www.mathepedia.de/Mehrdimensionale_Analysis.aspx
Polynome gibt es nicht nur für den 1-dimensionalen Fall f(x), sondern auch für mehrere Eingangsgrößen f(x,y,..). Bei dir wäre dann neben deiner "regulären" Eingangsgröße auch die Dicke eine Eingangsgröße.
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Verfasst am: 23.05.2017, 13:32
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Ja.. Aber meine Idee war es diese Analyse durch einen Computer durchführen zu lassen bzw. ihn eine Art Funktion erstellen zu lassen, deren Form (als Kurve gesprochen) sich über einige (vlt. 10) Parameter stets ändern kann. Dabei sollten diese Parameter meine Stellschrauben sein. Ich denke, ich werde selbst noch ein wenig weiter recherchieren. Vielen dank für die Hilfe.
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