нейронная сеть (тренировка) Опции

[Demonis]

Тренирую нейронную сеть в Матлабе. Структура нейронной сети 10x30x30x1 и 10x20x20x20x1, тренирую с помощью функции trainbr с использованием ранней остановки (когда нейронная сеть относительно проверочных данных ухудшается).

Но в процессе тренировки получается, что после нескольких эпох тренировки нейронная сеть прекращает тренировку с причиной "Minimum gradient reached". При этом средняя ошибка НС превышает 50%, т.е. сеть не тренирована совсем. Что может быть причиной такой ранней остановки НС??

[Demonis]

Задача такова - с помощью нейронной сети описать поведение плоского вибратора. Вот входные координаты задают точки контура (только Y, X для упрощения задачи зафиксирован), а выходное значение - S11 или GAIN на одной частоте. Если с S11 более-менее аппрксимация идет, то с GAIN получилась выше описанная фигня.

Хм, если не MLP - универсальный (в определенных пределах конечно) аппроксиматор, то какая же тогда нейронная сеть??

[shreck]

Задача такова - с помощью нейронной сети описать поведение плоского вибратора.

Ага, начало проясняться.
Зачем вам вообще здесь нейронная сеть. Задача может быть сведена просто к построению математической модели физического объекта/процесса. Если доступны только экспериментальные данные типа вход/выход, то это задача по идентификации объекта/процесса. В том же матлабе есть тулбокс System Identification. На его выходе можно получить ту же математическую модель.

P.S. Я бы сказал, что использование нейросети в данном случае не самый перспективный вариант с точки зрения получения результата.