encog

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    我正在學習Encog(版本3.0和3.1 for Java)神經網絡框架,並且想在我的神經網絡訓練中嘗試使用Levenberg-Marquardt算法。然而,我的實際神經網絡是非常複雜的自然(具有數百個輸入神經元)並且沒有一個(我已經從數萬個簡化到136個)網絡似乎可以用Levenberg-Marquardt訓練(說沒有足夠的內存,而我將2個GiB專用於JVM)。但是當我用簡單的(只有3個輸入神經

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    我有大量數據集,但列中的某處缺少數據,如果它不存在,因此它爲空或它缺失,因此字段爲空。我應該如何表示價值作爲數字,我不使用在我的數據範圍,如-1或其他?

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    我有縮放NN的輸入和除垢輸出的方法,我在什麼地方找到很久以前的事,但我不知道它們是否有效,即時通訊使用encog庫NN: public static double Scale(double X) { double fieldlow = 0; double fieldhigh = 1; double min = 1; double

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    我已創建了通過使用高斯函數的簡單RBF網絡, RBFNetwork newNetwork = new RBFNetwork(28,14,1,RBFEnum.Gaussian); 我需要創建一個RBF網絡與具有28個輸入反向傳播並且只有一個輸出結果爲0或1。 我無法繼續進行數據集的訓練。 需要幫助。

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    我正在使用java encog庫並想知道如何將示例XOR網絡序列化到mysql數據庫。我在Java中使用數據庫時相當陌生。我猜它與EncogDirectoryPersist類有關,但想知道如何修改它以返回可以發送到數據庫的東西。 感謝

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    我將涉及人工神經網絡的一些C代碼移植到Java。我決定使用Encog framework。 我想我的網絡有一個偏置神經元(它使用加權突觸,總是輸出1.0)連接到隱藏層和輸出層;它們在this graph中用綠色標記。 如何以編程方式創建這樣的網絡?每個偏見神經元都應該有自己的層?我試圖爲每個偏置神經元實例化一個BasicLayer,但即使該層通過WeightedSynapse連接,這似乎也沒有任何

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    我正在製作一個程序,使用encog預測足球比賽的結果。我創建了一個神經網絡,用彈性傳播訓練方法訓練了90個數據。主場比賽我的比賽成績爲1,平局爲0,客場勝利爲-1。 問題在於預測。有時我獲得50%的成功率,其他時間我得到33%的低。這就像使用隨機函數。我注意到,幾乎最常見的預測結果是1(約70%)。我試圖改變隱藏層的數量,訓練的次數,但沒有運氣,它仍然是擺動的。任何人都可以幫助我,或者讓我進入正確