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私は機械学習の分類問題にneurolabを使用しています、リンク：-http: //code.google.com/p/neurolab/

私の質問は、ニューラルネットワークを段階的にトレーニングできるかということです。

さらに説明すると、入力データには3つの部分があり、NeuroNetを次のようにトレーニングしたいと思います。

e = net.train(input_part1, output_part1, show=1, epochs=100, goal=0.0001)
e = net.train(input_part2, output_part2, show=1, epochs=100, goal=0.0001)
e = net.train(input_part3, output_part3, show=1, epochs=100, goal=0.0001)

最初の2つの部分を含むトレインコールは、ニューラルネットパラメータの予測に効果的ですか？または-これは最後のトレーニングデータのみを使用しますか？

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通常、すべてのデータを1つのデータセットに追加し、このトレーニングセットでネットをトレーニングします。トレーニングとは、重みを設定することです。すべての入力（part1、part2、part3）を1つのデータセットに追加してみませんか？学習と再調整が学習アルゴリズムの一部である手法があることに注意してください。単純なアルゴリズムを実行する場合は、1サイクルのトレーニングと1サイクルのパフォーマンスがあります。

于 2012-10-22T00:01:52.787 に答える