im Informationsmenü zu Neuronalen Netzen lässt sich die Gewichtung der Inputs kopieren und so einfach in Excel einfügen. Dann habe ich zwar eine schöne Tabelle, aus der ich aber leider nicht so recht schlau werde.
- Für was steht die erste Spalte Bias?
- Kann man die Werte zu den jeweiligen Spalten der Inputs einfach summieren, um so die Gewichtung im Gesamt-Netz zu erhalten? Wenn nein, wie kann man dies dann machen?
- Kann man anhand der Gewichtungstabelle eine gewisse Selektion von aussagekräftigen und wertlosen Inputs für den jeweiligen Output vornehmen? Wenn ja, wie?
"- Kann man anhand der Gewichtungstabelle eine gewisse Selektion von aussagekräftigen und wertlosen Inputs für den jeweiligen Output vornehmen? Wenn ja, wie?"
Guck mal bei Amazon.de nach. Dort gibt es ein Buch von Hans Uhlig ("Finanzprognosen mit Neuronalen Netzen"). Einzelheiten dazu findest Du auch im alten Board. Also: Ja, es geht.
"- Für was steht die erste Spalte Bias?"
Der Bias-Wert ist der Schwellenwert der Aktivierungsfunktion. Ich hoffe, ich habe das jetzt richtig ausgedrückt.
Vorgehensweise mit Excel:
Um es vorwegzunehmen: Wenn Du Deine NN mit "Crossvalidation" trainierst und die Gewichte analysieren willst, hast Du "etwas" zu tun. Du musst es für jeden Sample separat machen.
Ansonsten: Du musst die Beträge der einzelnen Werte unter "Inp.." addieren. Wichtig: Die Beträge, nicht die simplen Zahlen, weil ein negativer Wert von beispielsweise -10 dieselbe Gewichtung wie ein positiver von +10 besitzt. Die Beträge der Zahlen werden also von oben nach unten addiert.
Anschließend werden diese Summen von links nach rechts addiert. Du erhälst damit eine Zahl, die den "Gesamteinfluss" aller Inputs darstellt.
Der Rest ist Dreisatz. Du teilst dann nur noch
(Einfluss des Inputs) / (Gesamteinfluss) * 100
und erhälst die prozentuale Gewichtung der einzelnen Inputs. Wichtiger finde ich jedoch den prozentualen Einfluss einer Inputschablone.
vielen Dank für Deine Antwort. Den Buchtip werde ich mir auf jeden Fall mal ansehen.
Vielleicht kannst Du mir aber trotzdem inzwischen schon mit diesen Fragen weiterhelfen:
- "Der Bias-Wert ist der Schwellenwert der Aktivierungsfunktion. Ich hoffe, ich habe das jetzt richtig ausgedrückt. "
Verstehe ich den Begriff so richtig, dass ein Input nur dann Einfluss auf die Prognose hat, wenn dieser mit einer Gewichtung über dem Wert des Schwellenwertes der jeweiligen Hiddenschicht gesetzt ist?
- Für jedes Sample stehen am Ende noch Spalten für die Hiddenschichten 1...n mit Werten in der „Out-Zeile“. Stehen diese Werte für die Gewichtung der einzelnen Hiddenschichten im jeweiligen Sample? Wenn ja, muss ich dann nicht diese Werte in der Berechnung der prozentualen Gewichtung der einzelnen Inputs berücksichtigen ?
- "Wichtiger finde ich jedoch den prozentualen Einfluss einer Inputschablone."
Was, wenn innerhalb einer Inputschablone extreme Wertunterschiede zu finden sind? Man nehme zB eine Fibo 21-Schablone bei der die ersten 3 Inputs eine extrem niedrige Gewichtung gegenüber den anderen Inputs der Schablone aufzeigen. Ist es dann im Prinzip richtig, Inputschablonen von diesem Ballast zu befreien?
auf die Idee im alten Board zunächst mal zu suchen, hätte ich eigentlich auch selbst kommen können... Da finden sich schon die meisten Antwort auf meine Fragen.
