encog

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    Encog에서 자동 인코딩을 생성하고 학습했으며 필자는이를 인코더 및 디코더 부분으로 추출하려고합니다. 불행히도 나는 그것을 얻을 수 없으며 나는 부적절한 부적절한 데이터를 얻는다. (한 번 그물을 데이터에 적용한 결과와 두 번 데이터 -> enc -> dec을 비교 한 결과) 간단히 GetWeight 및 SetWeight로 만들려고했지만 잘못된 결과가 있

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    Encog (Java를 통해)를 사용하여 이진 분류자를 작성 중입니다. SVM 또는 신경망을 사용하여 설정 했으므로 부분적으로 ROC 곡선 아래의 영역을 사용하여 다른 모델의 품질을 평가하고 싶습니다. 더 구체적으로 말하자면, 모델의 출력을 ROC의 순위 지정에 사용할 수있는 일종의 예측 신뢰도로 변환하는 것이 이상적이지만 설명서에서는 아직 아무것도 찾을

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    HyperNEAT 네트워크를 사용하여 시계열 예측에 Encog AI 프레임 워크를 사용하고 있습니다. 다음은 네트워크를 만드는 데 사용하는 간단한 코드입니다. 그것은 상자에서 찍은 Substrate substrate = SubstrateFactory.factorSandwichSubstrate(columns*windowSize,days);

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    Im 프로그래밍시 새로운 기능이 있습니다. Encog 3.3 라이브러리를 배우려고합니다. 나는 첫 번째 네트워크를 만들려고 노력했다. 나는이 강령을 작성하고 이해할 수 있었다. 그러나 내 오류율은 0.79 이하로 떨어지지 않습니다. TANH 활성화 기능을 사용했습니다. 내 네트워크는 입력 한 변수 세트를 기반으로 세 개의 값 -1,0,1 중 1 개를 반환한

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    내 원래의 질문이 잘 형성되지 않은 것 같습니다 그래서 조금 더 간단하게 만들 것입니다 : 왜 TemporalPoint 배열입니까? 이 책에서 나는 포인트라고 불리는 TemporalPoint 객체를 보았습니다. 간략한 코드 샘플은 point.Data [0] 및 point.Data [1]을 보여줍니다. 데이터 [1]은 무엇을 나타낼까요? 실제 전체 코드 예제

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    서문 : 현재 ~ 83.5 개의 이미지에 ~ 18.5k 이미지가 있기 때문에 ANN에 대해 배우고 있습니다. 실시간으로 거의 동일한 이미지를 인식하도록 ANN을 교육하는 데 사용됩니다. 나는이 책의 이미지 예제를 따랐지만, 저에게는 효과가 없습니다. 그래서 나는 무언가를 놓쳤을 가능성이 있으므로 처음으로 돌아갈 것입니다. 나는 Encog XOR 예제를 가져

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    저는 Java에서 ImageNeuralNetwork 예제를 배우고 적용하려고합니다. 지금까지 내 문제는 NN에 32X32의 이미지를 많이주고 오류를 훈련시키지 않으면 14 % 이하로 떨어지지 않으며 처음에는 점프합니다. 내 이미지는 BW이며 27 개의 클래스로 분류됩니다. 그래서 27 개의 출력 뉴런이 있다는 것을 압니다. 내 질문에 NN이 배우지 않는 이

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    XOR 연산자에 대한 Elman 네트워크 교육이 중단되지 않고 수백만 회 반복됩니다. 어떤 도움을 많이 주시면 감사하겠습니다! package org.encog.example; import org.encog.Encog; import org.encog.engine.network.activation.ActivationSigmoid; import org

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    유효성 검사 집합에서 계산 된 오류가 증가하기 시작하면 네트워크 교육을 중단하고 싶습니다. 나는 훈련 알고리즘으로 RPROP와 BasicNetwork를 사용하고, 나는 다음과 같은 훈련을 반복해야 : 나는 훈련을 중지해야하는 경우 가중치가 이미 파악하기 전에 변경 되었기 때문에이 작동하지 않습니다 분명히 double validationError = 999.

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    시계열 예측을 위해 Encog로 ensamble 학습자를 만드는 방법에 대한 예제가 있습니까? 나는 iRPROP + ensamble 학습자를 생각하고있었습니다. 감사합니다.