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javascript でニューラル ネットワークを使用してデータを予測しようとしています。そのために、使いやすいと思われるconvnetjsを見つけました。

この例では、MagicNet と呼ばれるものを 1 つ使用しているため、それを使用するために NN について知る必要はありません。これは使用例です:

// toy data: two data points, one of class 0 and other of class 1
var train_data = [new convnetjs.Vol([1.3, 0.5]), new convnetjs.Vol([0.1, 0.7])];
var train_labels = [0, 1];

// create a magic net
var magicNet = new convnetjs.MagicNet(train_data, train_labels);
magicNet.onFinishBatch(finishedBatch); // set a callback a finished evaluation of a batch of networks

// start training MagicNet. Every call trains all candidates in current batch on one example
setInterval(function(){ magicNet.step() }, 0});

// once at least one batch of candidates is evaluated on all folds we can do prediction!
function finishedBatch() {
  // prediction example. xout is Vol of scores
  // there is also predict_soft(), which returns the full score volume for all labels
  var some_test_vol = new convnetjs.Vol([0.1, 0.2]);
  var predicted_label = magicNet.predict(some_test_vol);
}

私が理解できないのはこれです:彼らは次のような列車データを作成[new convnetjs.Vol([1.3, 0.5]), new convnetjs.Vol([0.1, 0.7])]し、2つのラベルを使用します。これらのラベルは、配列の各位置またはそれらの位置にあるサブ配列の各要素に 1 つずつありますか??

視覚的な例を次に示します。

それは[new 0, new 1]好き[new convnetjs.Vol([0, 1]), new convnetjs.Vol([0, 1])]ですか？

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サンプルnew convnetjs.Vol([1.3, 0.5])にはラベルが付いてい0ます。

サンプルnew convnetjs.Vol([0.1, 0.7])にはラベルが付いてい1ます。

一般に、機械学習では、通常、非常に高次元のサンプルがありますが (ここでは 2 次元のみです)、サンプルごとに 1 つのラベルがあり、それがどの「クラス」に属しているかを示します。クラスが実際に何を意味するかは、解決しようとしている問題によって異なります。たとえば、手書きの数字のイメージで表される数字である可能性があります。

于 2015-04-30T18:37:17.317 に答える