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以下に示すようなデータセットを持っています。同じデータに対してフィードフォワードニューラルネットワークをトレーニング、テスト、および検証する方法。

input data
  [ 0         0         0;
         0   22.9183         0;
         0   45.8366         0;
         0   68.7549         0;
   22.9183         0         0;
   22.9183   22.9183         0;
   22.9183   45.8366         0;
   22.9183   68.7549         0;
   45.8366         0         0;
   45.8366   22.9183         0;
   45.8366   45.8366         0;
   45.8366   68.7549         0;
   68.7549         0         0;
   68.7549   22.9183         0;
   68.7549   45.8366         0;
   68.7549   68.7549         0;
   91.6732         0         0;
   91.6732   22.9183         0;
   91.6732   45.8366         0;
   91.6732   68.7549         0]

output data
 [405.0000         0;
  390.8699   69.7059;
  350.7105  128.4067;
  290.8620  166.8350;
  373.0297  157.7144;
  332.8703  216.4153;
  273.0218  254.8435;
  202.9331  266.9322;
  282.1662  290.5292;
  222.3178  328.9575;
  152.2290  341.0462;
   82.9654  324.8867;
  146.7549  377.4758;
   76.6661  389.5645;
    7.4026  373.4051;
  -50.1006  331.5487;
  -11.8258  404.8273;
  -81.0894  388.6679;
 -138.5926  346.8115;
 -175.2569  285.8665]
4

1 に答える 1

0

本当に？すべて大文字？
Stackoverflow は宿題をやってくれません。

ただし、開始するための何かがあります:
http://www.csi.ucd.ie/Staff/fcummins/NNcourse/intro.html

ニューラル ネットワークについて学習するために使用しましたが、親しみやすい読み物であることが証明できます。

技術的には、正しい答えは「単純にニューラル ネットワークを実装し、それを介してデータを実行する」です。このデータは特別なものではなく、どのニューラル ネットワークでも学習できるはずです。

于 2011-04-06T11:40:02.963 に答える