neural-network - 如何在无监督学习中使用 Encog NEAT 网络？

Question

我想知道您是否可以使用一种具有无监督学习的 NEAT 网络，利用 Encog 框架。我想利用他们的 self 组织，因为我的系统没有季节性特征。据我所知，只看到了使用 NEAT 监督的网络示例。

Answer 1

免责声明:我对 ML 和 Encog 的了解都很少。

我相信the "boxes" example实际上是使用 Encog 的 NEAT 功能进行无监督学习的演示。

要进行无监督学习，请实现 CalculateScore 接口(interface)，并在创建网络时将该分数评估器传递给 NEATUtil.constructNEATTrainer(pop, score)。

在示例中，BoxesScore 实现该接口(interface)并调用 TrialEvaluation 来计算适应度:

public double calculateFitness() {
    final double threshold = BoxesScore.EDGE_LEN * BoxesScore.SQR_LEN;
    double rmsd = Math.sqrt(this.accDistance / 75.0);
    double fitness;
    if(rmsd > threshold) {
        fitness = 0.0;
    } else {
        fitness = (((threshold-rmsd) * 100.0) / threshold) + (this.accRange / 7.5);
    }

    return fitness
}

您将从其余代码中看到，结果不是测试用例和预期结果的硬编码列表。

因此，只要您可以定义“适合度”对您的解决方案意味着什么，就可以使用 Encog 的 NEAT 实现进行无监督学习。