Conic Net
Conica Net è un aggiornamento della BimodalNet. Lo strato hidden è composto da 3 nodi (due nodi che ricevono il segnale dal vettore di input e l’ultimo in grado di calcolare l’attivazione dell’output) e sei parametri delle funzioni coniche (vedi la figura sotto).
Figure : struttura della Conic Net
The Conic Net trains each of its complex hidden nodes to compute a quadratic function (a family of Conic, each one for each input vector). Conic Net shows the possibility to compute any kind of function as a complex composition of quadratic functions.
An example from the known Iris dataset can be useful. Iris dataset is composed of 150 Iris of three different classes. We have 4 input features for each record and now we show the four quadratic functions (complex Hidden Nodes) of the Conic Net after the training phase and when the RMSE is close to zero.
Durante il training della Conic Net ciascuno dei suoi nodi hidden calcola una funzione quadratica (della famiglia delle coniche, ciascuno per ogni vettore di input). Conic Net mostra la possibilità di calcolare qualsiasi tipo di funzione come una composizione complessa di funzioni quadratiche.
Un esempio di elaborazione sui dati del noto dataset Iris può essere utile. Il dataset Iris è composto da 150 fiori di 3 tipi diversi (classi) di Iris. Poiché si hanno 4 variabili per ogni record è possibile mostrare le quattro funzioni quadratiche ( relative ai 4 complessi Nodi Hidden) della Conic Net dopo la fase di training, quando il RMSE è vicino a zero.
