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これは、FANN の Web サイトから取得したサンプル プログラムを少し変更したものです。

私が作成した式は c = pow(a,2) + b です。

Train.c

#include "fann.h"

int main()
{
    const unsigned int num_input = 2;
    const unsigned int num_output = 1;
    const unsigned int num_layers = 4;
    const unsigned int num_neurons_hidden = 3;
    const float desired_error = (const float) 0.001;
    const unsigned int max_epochs = 500000;
    const unsigned int epochs_between_reports = 1000;

    struct fann *ann = fann_create_standard(num_layers, num_input,
        num_neurons_hidden, num_output);

    fann_set_activation_function_hidden(ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
    fann_set_activation_function_output(ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);

    fann_train_on_file(ann, "sample.data", max_epochs,
        epochs_between_reports, desired_error);

    fann_save(ann, "sample.net");

    fann_destroy(ann);

    return 0;
}

結果.c

#include <stdio.h>
#include "floatfann.h"

int main()
{
    fann_type *calc_out;
    fann_type input[2];

    struct fann *ann = fann_create_from_file("sample.net");

    input[0] = 1;
    input[1] = 1;
    calc_out = fann_run(ann, input);

    printf("sample test (%f,%f) -> %f\n", input[0], input[1], calc_out[0]);

    fann_destroy(ann);
    return 0;
}

独自のデータセットを作成しました

データセット.rb

f= File.open("sample.data","w")

f.write("100 2 1\n")

i=0
while i<100 do 
    first = rand(0..100)
    second = rand(0..100)
    third = first ** 2 + second
    string1 = "#{first} #{second}\n"
    string2 = "#{third}\n"
    f.write(string1)
    f.write(string2)
    i=i+1
end

f.close

サンプルデータ

100 2 1
95  27
9052
63  9 
3978
38  53
1497
31  84
1045
28  56
840
95  80
9105
10  19
...
...

サンプル データの最初の行には、サンプル数、入力数、および最後の出力数が示されます。

しかし、私はエラーが発生しています FANN Error 20: The number of output neurons in the ann (4196752) and data (1) don't match Epochs

ここで何が問題なのですか？4196752ニューロンはどのように計算されますか?

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ここで、fann_create_standardを使用すると、関数のシグネチャはfann_create_standard(num_layers, layer1_size, layer2_size, layer3_size...)になりますが、別の方法で使用しようとしています。

struct fann *ann = fann_create_standard(num_layers, num_input,
        num_neurons_hidden, num_output);

4 層のネットワークを構築しますが、3 つのデータしか提供しません。出力層の 4196752 ニューロンは、未定義の値から来ている可能性があります。

于 2016-11-08T23:24:08.777 に答える