神经网络的加权输入

Question

如何制作NN，使得某些输入变量比其他变量“更重要”。例如，假设我的输入层有2个神经元，我想强调输入一个是70％重要而另一个只有30％，因为虽然在公式方面他们测量相同的东西，但第一个对最终结果贡献比其他更多。像称重样品一样，我只想全局衡量个别投入。

这甚至可能/有意义吗？

Answer 1

查看本教程How to measure importance of inputs?

  

诸如＆＃34;重要性，＆＃34;等术语＆＃34;显着性，＆＃34;和＆＃34;敏感度＆＃34;没有   精确，广泛接受的意义。这个答案将讨论各种各样   已经提出用来衡量其重要性的方法   输入，但列表并非详尽无遗。不同的措施   重要性可能在神经系统的不同应用中有用   网。这个答案的要点是没有单一的衡量标准   适用于所有应用的重要性。

Answer 2

这是一个在pybrain中扩展连接和层的教程：

http://www.pybrain.org/docs/tutorial/extending-structure.html

您似乎应该能够从输入节点创建具有所需行为的连接作为连接对象的子类。

然后你把碎片放在一起：

http://www.pybrain.org/docs/tutorial/netmodcon.html#netmodcon

将两个输入模块附加到模块的加权连接实例。