Представление знаний нейронными сетями - Подготовка входных данных

Данные для обучения нейронной сети (в используемой программе Neural Network Wizard 1.7) должны быть предоставлены в текстовом файле с разделителями (Tab или пробел). Количество примеров долж­но быть достаточно большим. При этом необходимо обеспечить, репре­зен­та­тив­ность выборки и не противоречивость данных. Вся информация должна быть представлена в числовом виде. При­чем, это касается всех данных. Если инфор­ма­ция представляется в текстовом виде, то необходимо использовать какой либо ме­тод, переводящий текстовую ин­формацию в числа.

Можно добиться хороших результатов, если провести пред­обработку дан­ных. Если текстовую информацию можно как-то  ран­жировать, то необходимо это учитывать. Например, если вы кодируете информацию о городах, то можно ран­жировать по чис­ленности населения и  задать соответствующую кодировку: Москва = 1, Санкт-Петербург = 2, Нижний Новгород = 3 и т.д. Если же данные не могут быть упорядочены, то можно задать им произвольные номера. Вообще, лучше при кодировании входной информации увеличивать расстояние между объ­ектами (Москва = 1, Санкт-Петербург = 11, Нижний Новгород = 21) и опре­де­лять результат по расстоянию между значе­нием, полученным из нейросети и ко­дом объекта. В данном случае, если нейронная сеть выдала результат 7.2, значит, что  это Санкт-Петербург.

К подготовке данных для нейронной сети нужно подходить очень серьезно. От этого зависит 90 % успеха.