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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?

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1 に答える 1

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私は間違いなく言及されたKNNを使用します。

于 2011-05-06T01:08:56.053 に答える