neural-network

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    serialize java encog network to database

    私はjava encogライブラリを使用していて、サンプルXORネットワークをmysqlデータベースにシリアル化する方法を知りたがっています。私はむしろJavaでデータベースを扱うのは新しいです。私はそれがEncogDirectoryPersistクラスと関係があると思いますが、データベースに送ることができる何かを返すようにそれを修正する方法が不思議でした。あなただけのように、データベースでこれを
    java database serialization neural-network encog 2012-03-02

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    NN活性化機能

    シグモイド活性化機能の代わりに、信頼できる代替物が必要です。シグモイド関数の問題は、フォーマットされた出力が0と1の間にあることです。私は0から255の間の出力を持つ活性化関数が必要です。私はバックプロパゲーションアルゴリズムでNNをトレーニングしています。私が他の関数を使用する場合、学習アルゴリズムを調整する必要がありますか？
    neural-network 2012-03-04

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    RBFと疑似逆XOR

    私が理解しようとしている問題は簡単ですが、私はできませんmatlabで正しい結果を得るようです。実際の問題は、平方距離だけを関数として使用して2つの隠れ層入力RBFのウェイトベクトルを取得したい、つまりベイジアンまたはガウス関数が私のφでないことです。 2つの中心を持つ関数を使用して、0,0と1,1としましょう。これは私に行列のφを与えます： [0 sqrt（2）; 1 1; 1 1; sqrt（
    matlab neural-network xor 2012-03-07

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    ANNベースのナビゲーションシステム

    私は現在、スタートポロジでZigbee WSNを使用して屋内ナビゲーションシステムに取り組んでいます。 私は現在、15m×10付近の60箇所の信号強度データを持っています。 ANNを使用して、他の位置の座標を予測するのに役立ちます。いくつかのスレッドを通過した後、データを正規化するとより良い結果が得られることに気付きました。 私はそれを試し、私のネットワークを数回再訓練しました。私は、MATLAB
    matlab navigation neural-network nntool 2012-03-07

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    ニューラルネットトレーニングの連続値

    NNが株式リターンを予測できることについて多くの論文が述べているので、私はこの方法を検討し始めました。私はNNを正確にトレーニングすることができません。私の予測はトレーニングデータセットでも一致しません。私はターゲットベクトルとして次の10日間で入力と最大値として技術指標を使用していますが、訓練されたニューラルネットはトレーニングデータセットであっても正確な値を予測しません。私は入力と出力データの
    neural-network 2012-03-07

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    FANNライブラリの使用

    私はFANNライブラリを実験していますが、これはニューラルネットワークの優れたライブラリであると思われ、使用方法に問題があります。 私がここでやろうとしていることは、ニューラルネットワークを訓練することです。これは、図書館をいじったり、入力を与えたり、出力を期待したりするためです。ここで FANN::neural_net nn; const float desired_error = 0.000
    c++ artificial-intelligence neural-network 2012-03-08

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    バックプロパゲーションを使用したff nnのトレーニング

    自分のnnを訓練中にいくつかの問題が発生しました。私が使用すると、10のトレーニングセットを言うことができます、トレーニングの最後に神経回路網は最後の2つのためだけに訓練されています。私はネットワークを訓練するのに使ったのと同じ値を入力しています。最後の2つを保存しても間違った結果が出ています。新しいnnメモリは古いメモリを抑制するようです。私は64の入力ニューロン、隠れた層に42のニューロン、そ
    c# machine-learning neural-network backpropagation 2012-03-11

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    net.trainParam.max_fail

    検証max.fail番号の選択方法についてご意見はありますか？ ご存知のとおり、特定の番号を選択するための固有の基準はありません。私はそれがトレーニング/検証のために使用されているサンプルの数に依存すると信じています。 trainlmのトレーニング機能については nnparam.max_fail、あなたが入力できます： net.trainParam.max_fail = 10 はしかし、それはニュ
    validation neural-network matlab 2012-03-13

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    人工ニューラルネットワークの深さ

    this answerによれば、2つ以上の隠れたニューロン層を使用すべきではありません。 this answerによれば、中間層には入力または出力ニューロンの最大2倍の量が含まれている必要があります（したがって、入力ニューロンが5つと出力ニューロンが10つの場合は、レイヤごとに最大20の中間ニューロンを使用する必要があります）。 これは、すべてのデータがその量のニューロンでモデル化されることを意味
    neural-network 2012-03-13

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    MATLAB 7.12 R2011aニューラルネットワークツールボックス - net.numLayersの値に入力レイヤが含まれていますか？

    私は、MATLAB（タイトルで指定されたバージョン）を使用してニューラルネットワークを作成しています。 インターネットでのドキュメントとリサーチを読んだ後も、net.numLayersに入力レイヤが含まれているかどうか混乱しています。言い換えれば 、私は次のように3層ニューラルネットワークを作成する場合： 入力層 - 中間層 - 出力層 私は ネットを指定する必要があります。 numLayers
    networking layer matlab neural-network 2012-03-14
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