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ドキュメント全体を調べましたが、RBF ネットワークの設定方法が見つかりませんでした。ConsoleExmpales/Examples/Radial で RBF の例をいくつか見つけましたが、Encog でいくつかのメソッドが変更されたため、もう機能しないようです。

これまでのところ、私はこれにこだわっています:

    public static double[][] XORInput = {
        new[] {0.0, 0.0},
        new[] {1.0, 0.0},
        new[] {0.0, 1.0},
        new[] {1.0, 1.0}
    };

    public static double[][] XORIdeal = {
        new[] {0.0},
        new[] {1.0},
        new[] {1.0},
        new[] {0.0}
    };

        int dimension = 8;
        int numNeuronsPerDimension = 64;
        double volumeNeuronWidth = 2.0 / numNeuronsPerDimension;
        bool includeEdgeRBFs = true;

        RBFNetwork n = new RBFNetwork(dimension, numNeuronsPerDimension, 1, RBFEnum.Gaussian);
        n.SetRBFCentersAndWidthsEqualSpacing(0, 1, RBFEnum.Gaussian, volumeNeuronWidth, includeEdgeRBFs);
        //n.RandomizeRBFCentersAndWidths(0, 1, RBFEnum.Gaussian);

        INeuralDataSet trainingSet = new BasicNeuralDataSet(XORInput, XORIdeal);
        SVDTraining train = new SVDTraining(n, trainingSet);

        int epoch = 1;
        do
        {
            train.Iteration();
            Console.WriteLine("Epoch #" + epoch + " Error:" + train.Error);
            epoch++;
        } while ((epoch < 1) && (train.Error > 0.001));

これを実行すると、「RBF ニューロンの総数は、'dimensions' 乗の整数でなければなりません」というエラーが表示されます。SetRBFCentersAndWidthsEqualSpacingで。このメソッドをRandomizeRBFCentersAndWidthsに変更すると、 train.iteration()に到達するまで機能します。ここで、「インデックスが配列の境界外でした」というメッセージが表示されます。

RBF ネットワークがどのように機能するかは理解していますが、SetRBFCentersAndWidthsEqualSpacingメソッドのすべてのパラメーターに混乱しています。誰か詳しく説明してもらえますか?

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とても良い質問です。

  1. SetRBFCentersAndWidthsEqualSpacingはニューラル ネットワークをトレーニング する比較的新しい方法で、Jeff Heaton がそれを実装することにしました。

  2. 230行目から240行目でJavaバージョンとC＃バージョンに違いがあり、IMHOバグがJavaバージョンにあるようです。

  3. 追加のコメントで実行できるように、コードを変更しました。

    using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using Encog.MathUtil.RBF;
using Encog.Neural.Data.Basic;
using Encog.Neural.NeuralData;
using Encog.Neural.Rbf.Training;
using Encog.Neural.RBF;

namespace TestRBF
{
    class Program
    {
        public static double[][] XORInput = {
        new[] {0.0, 0.0},
        new[] {1.0, 0.0},
        new[] {0.0, 1.0},
        new[] {1.0, 1.0}
    };

        public static double[][] XORIdeal = {
        new[] {0.0},
        new[] {1.0},
        new[] {1.0},
        new[] {0.0}
    };

        static void Main(string[] args)
        {
            int dimension = 2; // XORInput provides two-dimensional inputs. Not 8. 
            /*
            If XORInput is  8 dimensional  it should be like this:

            public static double[][] XORInput = {
            new[] {0.0, 0.0,0.0, 0.0,0.0, 0.0,0.0, 0.0}, 
            .
            .   
            .*/
            int numNeuronsPerDimension = 4; // could be also 16, 64, 256. I suppose it should accept 8, 32 but it needs additional investigation
            double volumeNeuronWidth = 2.0 / numNeuronsPerDimension;
            bool includeEdgeRBFs = true;

            RBFNetwork n = new RBFNetwork(dimension, numNeuronsPerDimension, 1, RBFEnum.Gaussian);
            n.SetRBFCentersAndWidthsEqualSpacing(0, 1, RBFEnum.Gaussian, volumeNeuronWidth, includeEdgeRBFs);
            //n.RandomizeRBFCentersAndWidths(0, 1, RBFEnum.Gaussian);

            INeuralDataSet trainingSet = new BasicNeuralDataSet(XORInput, XORIdeal);
            SVDTraining train = new SVDTraining(n, trainingSet);

            int epoch = 1;
            do
            {
                train.Iteration();
                Console.WriteLine("Epoch #" + epoch + " Error:" + train.Error);
                epoch++;
            } while ((epoch < 1) && (train.Error > 0.001));

        }
    }
}
于 2016-08-26T13:28:18.030 に答える