- android - 多次调用 OnPrimaryClipChangedListener
- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
使用 FANN图书馆我得到了不可预测的结果。训练文件:
132 600 3
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0 0 1
// .. the file continues up to 132 rows
训练数据量可能不够(一个所需输出为 44 个)但我只有 3 个输出需要区分。实现:
const unsigned int num_input = 600;
const unsigned int num_output = 3;
const unsigned int num_layers = 3;
const unsigned int num_neurons_hidden = 36;
const float desired_error = (const float) 0.0001;
const unsigned int max_epochs = 500000;
const unsigned int epochs_between_reports = 250;
struct fann *ann = fann_create_standard(num_layers, num_input, num_neurons_hidden, num_output);
fann_set_activation_function_hidden(ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
fann_set_activation_function_output(ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
fann_train_on_file(ann, "traindata.data", max_epochs, epochs_between_reports, desired_error);
我输入训练网络的数据并得到:
-0.984213
-0.864371
-0.698056
-0.969645
-0.890114
-0.992615
-0.922377
-0.908642
0.383230
最佳答案
对于输出层不要使用对称激活函数并使用 FannTool 进行训练 :)
关于c++ - FANN 库的意外结果,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/8845446/
在 FANN 中,导入训练数据后,我会根据我正在使用的激活函数对其进行缩放。我使用 FANN_SIGMOID_SYMMETRIC,所以它应该是 -1.0 和 1.0。 我的训练数据范围是[-100,1
使用 FANN图书馆我得到了不可预测的结果。训练文件: 132 600 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0
我编译了一个简单的程序: #include #include #include int main(int argc, char* argv[]) { struct fann *ann =
我正在使用带有给定代码的 FANN 库。 #include #include "doublefann.h" int main() { const NUM_ITERATIONS = 10000
我正在尝试使用 MinGW 在 Windows 上构建一个基本的 FANN(快速人工神经网络)项目。然而,每当我尝试链接可执行文件时,我都会遇到一堆 undefined reference 错误。有趣
我正在尝试 FANN PHP 模块,并且能够成功运行此处的示例 http://php.net/manual/en/fann.examples-1.php 我将其修改为能够处理 5 个输入,并使用任意函
我正在使用 FANN 库构建神经网络来处理回归问题。问题是,一旦网络在相关训练集上接受了训练(这似乎工作得很好),每个单独的测试输出完全相同的输出。换句话说,给定我的 16 个预测变量的任何状态,根据
我正在开发一款使用 FANN(快速人工神经网络库)的软件。在多次尝试编写自己的 ANN 代码以编译 FANN 示例程序(这里是 C++ XOR 近似程序)的尝试失败后,我尝试过。这是来源。 #incl
我尝试在 FANN 库的帮助下编写简单的垃圾邮件分类器。为此,我收集了一些垃圾邮件和非垃圾邮件,并收集了一本最常用的英语单词词典。我使用以下代码创建了一个具有一个隐藏层的神经网络: num_input
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我一直在试验 FANN库,它似乎是一个很棒的神经网络库,但我在如何使用它方面遇到了一些问题。 所以我在这里尝试做的是训练一个神经网络,为了弄乱库,给它一个输入并期望一个输出。 FANN::neural
使用 FANN 我无法成功运行从 FANN 网站复制粘贴的代码。我在 Windows 7 和 MS Visual Studio 2008 上使用 FANN 2.2.0 版。我的 XOR 示例训练程序代
我在快速人工神经网络文档中发现种子函数是 fann_seed_rand() 但我不明白它是如何工作的。调用或不调用似乎都是一样的。 如何修复种子?主要目标是让 fann_shuffle_data()
我正在使用 FANN 来使用神经网络。 (Link to FANN) 我需要在训练网络后获得权重矩阵,但我没有从文档中找到任何内容。 (Link to documentation) 你知道如何得到这个
我有以下循环: for (int i = 1; i ::iterator it = batchFiles.begin(); it != batchFiles.end(); ++it) {
在这里,我阅读了有关 C/C++ 人工神经网络中 FANN 的很好的引用资料。实际上我正在使用 C++(在带有 g++ v4.6.1 的 Ubuntu 上)。用 C 编写的库具有 C++ 的包装器。但
我有一个标准的神经网络,我已经训练了一段时间,但直到完善为止。培训类(class)完成后,我将网络保存在磁盘上。 一段时间后,我想从它离开的地方恢复训练网络。问题是,似乎每次我开始新的训练类(clas
我刚刚构建并安装了 libfann以及相关的 python 绑定(bind)。 python 设置似乎运行正常: $ sudo python setup.py install Running SWIG
我已经尝试使用所有 apt-get 安装、pip 和直接从源代码在 Ubuntu 上安装 FANN Python 绑定(bind),但是当我尝试导入 FANN 时,同样的错误不断发生。即,它告诉我fa
我是一名优秀的程序员,十分优秀!