이미지의 한 문자를 인식하려고합니다. 이미지 데이터가 지워지고 명확한 별개 문자가 표시됩니다. 그래서 hopfield 네트워크에 trainigset을 추가하면 로그가 2로만 추가되므로 좋을 것입니다. 일단 내가 추가하면 훈련 된 패턴이 버무리고 흐리게 표시됩니다. 어떻게 예방할 수 있습니까? 이 개 문자를 훈련 할 때 public void trainNetw
Encog framework을 사용하여 Elman 및/또는 Jordan ANN과 실험하고 있습니다. Encog가 구현 한 방법을 연구하면서 코드를 작성하려고합니다. 시간을 통한 역 전파가 가중치를 어떻게 업데이트하는지 보지만 컨텍스트 뉴런은 어떻게 업데이트됩니까? 값은 신경망의 출력이 계산 될 때 다소 임의적으로 변동하는 것처럼 보입니다. 이 값들이 실제로
프로젝트 중 하나에서 Encog를 사용하고 있는데 One-Of 클래스를 취소하는 동안 멈추었습니다. 필드의 정규화 작업 중 하나는 NormalizationAction.OneOf이며 세 개의 출력이 있습니다. 내가 평가할 때, 나는 예측 된 가치를 해독하고 싶다. 해독하는 방법 ...? var eq = new Encog.MathUtil.Equilateral(
저는 Encog를 사용하고 예측 데이터로 SVM을 사용합니다. 내 훈련 세트 값은 정규화되지 않았지만 원래 [-1,1] 범위 내에 있습니다. 나는 왜 문제가 발생하는지 이해하지 못한다. 내 훈련 데이터 : EURUSD_OPEN_CH,EURUSD_HIGH_CH,EURUSD_LOW_CH,EURUSD_CLOSE_CH,EURUSD_MACD,EURUSD_MACDS,
1 개 이상 나는 RPOP 사용하는 다음 신경망이 - Resilent 다시 전파 NetCore = new BasicNetwork();
NetCore.AddLayer(new BasicLayer(null, false, 32));
NetCore.AddLayer(new BasicLayer(new ActivationTANH(), true, 65));
NetCo
나는 이미지를 분류하기 위해 신경망을 훈련하고 있으며, 한 번의 반복을 끝내는 데 너무 오래 걸리며 ... 약 5 분간은 아직 완료되지 않았습니다. Encog 3.1을 사용하고 있습니다. 내 코드에 문제가 있습니까? 어떤 응답을 이해할 수있을 것이다 final ResilientPropagation train = new ResilientPropagation(
이전 글에서 Encog AI Framework로 시간 예측에 대해 물어 보았습니다. 지원 벡터 머신을 사용하여 여러 출력을 예측하는 예측 가능성과 관련하여 3 가지 질문이 있습니다. 1) 명확히하기 위해 지난 10 일간의 deviceConsumption 및 TotalPower를 사용하여 다음 5 일간의 deviceConsumption을 예측하고 싶습니다.
나는이 네트워크 작업을 시작했다. 그리고 몇 가지 코드를 썼지 만, 내가 제대로하고 있는지 아닌지 잘 모르겠습니다. 여기 내가하는 일 : 먼저 네트워크 HopefieldNetwork net = new HopefieldNetwork(50)을 만듭니다. 모든 패턴을 추가하는 것보다 net.addPattern(aPattern) 인 경우 BasicMLData 인
나는 Encog 기계 학습 API를 사용하며 두 계층 사이에 완전한 연결이 있다고 가정하는 성능을 최적화하기 위해 평면 구현을 사용합니다. 길쌈 신경 네트워크를 지원하기 위해 확장하고 싶지만 API를 지원하도록 API를 업데이트하는 방법을 모릅니다. 나는 제로와 회선의 결과로하지 않는 입력의 가중치를 설정하는 방법에 대한 생각,하지만이 아닌 사소한이라는 역