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MATLAB のNeural Network Toolbox (NNtool) を調べていますが、ターゲット マトリックスの次元に互換性がないという問題に直面しています。正確なエラー メッセージは次のとおりです。

com.mathworks.jmi.MatlabException: 割り当てを満たすには、等号の右側からの出力数が不十分です。

詳しく説明しましょう。楕円形の画像が含まれている画像があり、ニューラル ネットワークを使用して楕円形のパラメーターを推定したいのですが、その目的のために、すべてのターゲット値を含むトレーニング データがあります。したがって、入力として画像を指定し (最初に画像を読み取り、 mat2gray()形式に変換してからNNtoolにインポートします)、次にターゲット行列を設定します (ターゲット行列には 2 つの値が含まれています。 [0.5 0.9] と [0.5; 0.9] の両方の方法で出力をフォーマットしようとしましたが、それでも同じエラーが発生します。

また、入力マトリックスとターゲットマトリックスの列数を同じに保つことも試みました。入力行列を [2304,1] (2304 に等しい 48*48 の画像があります) として作成し、ターゲット行列は [2,1] 次元ですが、同じエラーが発生します。検索中に、これはある種のメモリ不足エラーであることがわかりました。それが正しいかどうかはわかりません。そうですか？

このニューラル ネットワークでは、40,000 枚の画像をトレーニングする必要があります。各画像は 48*48 寸法です。これらの多くの画像を NNtool に入力するにはどうすればよいですか?

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http://www.mathworks.ch/support/solutions/en/data/1-BBJCDC/index.htmlから

この拡張機能は、リリース 2010b (R2010b) に組み込まれています。以前の製品リリースについては、考えられる回避策について以下をお読みください。

エラー メッセージ: Error in ==> nntool at 681 [errmsg,errid] = me.message; これは、TRY CATCH ブロックでの TRAIN の呼び出し中に以前に発生したメモリ不足エラーが原因です。標準のメモリ不足エラー メッセージを表示する機能は、Neural Network Toolbox 6.0.3 (R2009b) の NNTOOL では使用できません。

回避策として、膨大な数の入力を減らします。これは、トレーニング ステップを計算する際に巨大な内部一時行列が生成されるためです。

于 2011-09-23T18:22:52.750 に答える