したがって、ここに簡単な例を示します-データとして2つの浮動小数点数+出力として1つの浮動小数点数:
Layer 1: 2 neurons (2 inputs)
Layer 2: 3 neurons (hidden layer)
Layer 3: 3 neurons (hidden layer)
Layer 4: 1 neurons (1 output)
そして、次のようなものでANを作成します
cvSet1D(&neuralLayers1, 0, cvScalar(2));
cvSet1D(&neuralLayers1, 1, cvScalar(3));
cvSet1D(&neuralLayers1, 2, cvScalar(3));
cvSet1D(&neuralLayers1, 3, cvScalar(1));
そして、ネットワークをトレーニングするために openCV を高くするだけではありません。
出力として Nx2 floats のデータ + 1 float があり、最初のニューロンを入力の最初の行 (N floats) として、2 番目のニューロンの 2 番目の行 (N float data elements) に何を追加する必要があるのか 疑問に思います。私たちのコード?