問題タブ [encog]

CSV ファイルを正規化する必要があります。Jeff Heaton が書いたこの記事をフォローしました。これは私のコードの（一部）です：

私のコードと記事のコードの唯一の違いは、次の行です。

使ってみたのですが、Encog 3.1.0 ではそのメソッドがないようです。私が得るエラーはこれです（問題は次の行にあるようnorm.normalize(targetFile)です：

データセットの正規化について質問があります。私たちは学校の課題に取り組んでいます。そこでは、データセットを理解し、新しい例を分類する必要があります。オリジナルの圧縮形式である利用可能なデータセットがいくつかあります。ANNを把握するために、最小のデータセットで作業しようとしました。

データセットは、8列のデータと1列の理想値で構成されています。データ列はすべて浮動小数点値であり、理想的な値は整数です。理想的なフィールドは、ラインがクラスに属している場合は1、そうでない場合は0です。ただし、AnalystNormalizeCSVにnormalize（）を適用すると、理想的なフィールドが2つのフィールドに変換されます。

ここで、単純なフィードフォワードニューラルネットワークを想定します。1つまたは2つの出力ニューロンが必要ですか？

理想的なフィールドの数に1つのニューロンと1つを使用すると、機能しているように見えますが、約60％ハングします。2つの出力ニューロンと1つの理想的なフィールドの数を使用すると、Propagation.iteration（）でArrayOutOfBoundsExceptionが発生します。また、出力ニューロンの数と理想的なフィールドに2を使用すると、機能しますが、再び約60％ハングします。実際には1つの理想的なフィールドがあり、正規化後は2つの理想的なフィールドがあり、したがって2つの出力ニューロンがあるため、真ん中のオプションは正しいようです。

デフォルト

よろしくお願いします、クリス

時系列予測のシステムを開発しています。Book of Encog3 for Java を購入しましたが、3 列の CSV ファイルを送信して 2 列目の予測を試みるには、よく知っておく必要があります。CSV は次のように定義されます。

Date、DeviceConsumption、TotalPower

そのファイルをローダーにロードしてから、予測する列 (つまりDeviceConsumption) を指定する必要があります。3 番目の列は、詳細情報を提供し、パターンを作成するために使用されます。

例では（黒点のように）私は見る

しかし、予測したい列をどこで定義できますか??

ありがとうございました。

EDIT 2 いくつかの改善を行いました：

申し訳ありませんが、まだわかりません。おっしゃる通り、2つのTemporalDataDescriptionを作成できました。しかし、両方を同じ TemporalMLDataSet に追加する必要がありますか?

それが正しいか？

EDIT3前のコードは正しかったです!

前回の投稿で、Encog AI フレームワークを使用した時系列予測について質問しました。サポート ベクター マシンを使用して複数の出力を予測する可能性について、3 つの質問があります。

1) 明確にするために、前の 10 日間の deviceConsumption と TotalPower を使用して、次の 5 日間の deviceConsumption を予測したいと思います。出来ますか？

2) SVM は TotalPower と deviceConsumption を使用してパターンを構築しますか (人工ニューラル ネットワークのように)?

3) トレーニング セットで ANN または SVM をトレーニングし、トレーニング済みネットワーク (ANN の場合) または SVM トレーニング済み超平面を保存し、すぐにトレーニング セットの末尾に 1 つの値を追加して、この新しい値を送信することは可能ですか?以前にトレーニングされたネットワーク (または SVM) に設定されたトレーニングを実行し、以前にトレーニングされたネットワーク (または SVM) を再度トレーニングしても、得られた結果 (学習したヒューリスティック) を失うことはありませんか?

私の英語でごめんなさい;-)ありがとう

画像から単一の文字を認識しようとしています。画像データはクリーニングされており、明確な文字が表示されています。

そのため、trainigset を hopfield ネットワークに追加すると、2 を追加するだけで対数としてうまくいきました。

どうすればこれを防ぐことができますか?

ネットワークのトレーニング:

2 キャラクターをトレーニングした結果:

すべてのキャラクターをトレーニングしたときの結果:

常にこの同じ複合ブロブに解決されます。私は何を間違っていますか？

私は、ワークベンチと Java コードの両方を使用して、標準の多層パーセプトロンと Encog のバックプロパゲーション アルゴリズムを 2 週間いじっています。私の次の仕事では、この論文のように、入力パターンにノイズを挿入する必要があります : http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=6033567小さくて不均衡なデータ セット)

基本的に、私はする必要があります (これはバイナリ分類の問題です): 1 - 主成分分析 (PCA) を使用して入力パターンを変換します 2 - バックプロパゲーションを使用して MLP をトレーニングします。各時代。

Encog の Java バージョンを使用してこのノイズ インジェクションを行うより簡単な方法は何ですか? 利用可能なトレーニング アルゴリズムの中に、人工ノイズ インジェクションを含むものはありますか?

PS .: 私が引用した論文の完全なアルゴリズムは次のとおりです。

Encog 3.1 でマルチクラス SVM 分類を使用する方法を教えてもらえますか?

彼らのニューラル ネットワークを使用してある程度成功しましたが、マルチクラス SVM をセットアップする方法がわかりません。

ドキュメントには次のように書かれています。

「これは、1 つ以上のサポート ベクター マシン (SVM) によって支えられているネットワークです。Encog ニューラル ネットワークと非常によく似た機能を果たすように設計されており、Encog ニューラル ネットワークと大部分は互換性があります。分類は、次の場合に使用されます。 SVM で入力データを 1 つ以上のクラスにグループ化する必要があります. サポート ベクター マシンは通常 1 つの出力を持ちます. ニューラル ネットワークは複数の出力ニューロンを持つことができます. この問題を回避するために, このクラスは複数の SVM を作成します.出力指定」

それでも、複数の出力を指定する方法がわかりません。実際、出力プロパティは単に 1 を返します。

Java または C# での回答は大歓迎です

EDITはまだこれを解決できません。Encog の使用を本当に楽しんでいますが、サポート フォーラムはジェフ ヒートン (プロジェクトの作成者) 自身が機会があれば回答するだけなので、プロジェクト コードをリンクして報奨金を追加し、誰かが明らかに不足しているものを確認できるようにしています。

プロジェクト: http://heatonresearch.com/

Google コードの SupportVectorMachine クラス: https://code.google.com/p/encog-cs/source/browse/trunk/encog-core/encog-core-cs/ML/SVM/SupportVectorMachine.cs