Hallo,
ich versuche ein neuronales Netz zurückzurechnen, d.h. ich gebe die Ausgabewerte an und möchte wissen welche Eingaben diese erzeugen. Dazu möchte ich (möglichst fertige) Optimierungsverfahren in Matlab verwenden. Leider mögen die „large-scale“-Methoden keine „underdetermined“-Probleme (i.e. 4 Parameter zu Optimieren bei nur 2 Zielgrößen) und das dann automatisch gewählte Line-Search nimmt keine oberen und unteren Grenzen an.
Getrickst habe ich das vorläufig mal so, dass ich einfach den Zielvektor so lang mache [Eintrag1 Eintrag2 Eintrag1 Eintrag2], dass ich die Funktion lsqnonlin aufrufen kann. Das bringt auch Ergebnisse (die nicht ganz schlecht sind), aber es muss doch noch eine bessere Lösung geben für ein solches Problem…?
Also zusammengefasst: Ich habe eine nichtlineare Funktion, die ich an jeder beliebigen Stelle berechnen kann x=(0,1)^n -> y=(0,1)^m , n>m, für gegebenes y möchte ich gute x-Werte bestimmen (gibt natürlich viele, die y sehr nahe kommen)
Gruß,
Volker
