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    網絡的總錯誤在超過100,000次迭代中沒有變化。 輸入是22個值,輸出是單個值。輸入數組是[195] [22],輸出數組是[195] [1]。 BasicNetwork network = new BasicNetwork(); network.addLayer(new BasicLayer(null,true,22)); network.addLayer(new Basic

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    我試圖加載Encog在C#代碼創建的網絡時: private void buttonImportNetwork_Click(object sender, EventArgs e) { NeuralNetworkEffect.Network = (BasicNetwork) EncogDirectoryPersistence.LoadObject(new FileInfo(_

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    在訓練網絡時我已經使用了這兩個函數,並且每個時期都給出了大致相同的值。他們不完全一樣。我用network.calculateError(trainingdata)。 getError()函數和calculateError()函數有什麼區別? getError()在訓練期間是否給MSE提供了1個紀元?

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    我使用encog for java來做一個時間序列預測,但它似乎根本不起作用。我對此很新,我不知道什麼是錯的。 紅線是訓練數據(〜3600個數據entrys)和藍線是神經網絡預測什麼... 我用最後250個數據點來預測下一一。 網絡結構: BasicNetwork net = new BasicNetwork(); net.addLayer(new BasicLayer(null, true, 2

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    我對SA(模擬退火)做了一些廣泛的研究。即使如此,我也很難理解如何查找輸入參數。 在我所有的研究中,似乎你只是在黑暗中開始拍攝並從那裏調整。這看起來非常低效,不太可能產生高質量的結果。 如何找到在使用Encog的SA培訓算法中使用哪些參數(例如:開始溫度,停止溫度,循環),以便生成高效和高質量的結果?

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    我嘗試用Encog一些測試和AutoMPGRegression例如: https://github.com/encog/encog-java-examples/blob/master/src/main/java/org/encog/examples/guide/regression/AutoMPGRegression.java 我的問題很簡單,就是有沒有辦法重可靠性設置數據CSV輸出線? 在事實,

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    機器學習 - 什麼叫做! 我有一個小項目,我想用它來識別未標記數據中的異常。因此,無監督聚類。 但是,數據的順序也很重要,因爲單個記錄可能沒有興趣,但是在其之前的記錄序列可能會使其異常。 所以我想構建一個經常性的SOM來添加時間上下文。 我已經使用Python Graphlab創建,Azure機器學習和Encog ML框架訓練了一些簡單的機器學習模型,但Azure似乎沒有提供無監督的集羣,而且我傾

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    我已經使用Encog C#框架創建了一個神經網絡。神經網絡完全受過訓練。所以我想在我的主要應用中使用神經網絡來解決一個子問題。 有沒有辦法將神經網絡導出到我用C++編寫的主應用程序中?

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    有人能指點我如何使用selectmethod配置encogmodel的例子嗎?這是一種重載方法,第一種方法只是將輸入視爲數據集和方法。然而,第二個允許以下: 數據集 methodtype methodArgs trainingType trainingArgs 我無法得到這個工作,因爲出現以下錯誤「圖層不能有零神經元,未知的體系結構元素:「。任何幫助表示讚賞。謝謝。 此外,有關如何在這種方法中轉儲

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    我有一個IOT裝置從汽車發送以下信息的每個第二正被驅動: 時間戳 GPS座標(緯度/經度) GPS軸承或方位角 車速從GPS 加速計讀數上的X,Y和Z軸。 從這個信息,我必須確認以下的行駛事件: 制動 加速 左轉 右轉 我試圖做到這一點使用ENCOG .net庫中的神經網絡分類器,我被困在以下幾點: 1.如何格式化輸入,以便它可以被送入神經 網絡?我所擁有的是信息與8列和行的 可變數量的矩陣: 如