問題タブ [encog]

Encog 3.x では、どのようにデータを正規化し、トレーニングに使用し、結果を非正規化しますか?

これに関する適切なドキュメントはなく、これらのそれぞれを適用する簡単な例は、Encog の学習曲線を短縮するのに大いに役立ちます。まだすべてを理解していませんが、ここにいくつかのリソースがあります。

(1) * Encog 3.0 はどのように正規化しますか? *

このコードは、新しい正規化された csv を保存するのに問題ありません。ここでは、AnalystNormalizeCSV を取得して MLDataSet に変換して実際に使用する方法は明確ではありません。

(2) * Encog (Java) で CSV ファイルを正規化する方法*

このコードも、正規化された csv 出力を生成するのに問題ありません。しかし、正規化されたデータを取得して実際に適用する方法は不明です。ターゲットを MLData として設定する方法がありますが、すべての列が入力であると想定されており、理想の余地はありません。さらに、ファイルにヘッダーや未使用の列がある場合、これらのオプションはどちらも使いにくいものです。

(3) *非正規化*

これらすべてを取得し、適切なデータ型の最大値と最小値に従って非正規化する方法について、私は完全に途方に暮れています。

画像を分類するためにニューラル ネットワークをトレーニングしていますが、1 回の反復を完了するのに時間がかかりすぎます...約 5 分で、まだ完了していません。Encog 3.1 を使用しています。私のコードに何か問題がありますか?

ここに私のトレーニングコードがあります:

任意の応答をいただければ幸いです。ありがとうございました。

色付きの画像で機能するニューラル ネットワークを作成しています。しかし、私がそれを訓練すると、ある時点でエラーが変わることはありません。千回の繰り返しの後でも。何が原因ですか？または私は何をすべきですか？構造は次のとおりです。

入力レイヤーは実際には 75 * 75 (75x75 ピクセル) *3 (赤、緑、青) なので、16875 を思いつきました。

私は基本的なニューラル ネットワークの結果を証明するために取り組んでいますが、これまでのところできていません。encog でフィードフォワード xor 問題を実行し、最終的な重みと計算された出力をエクスポートします。

証明するために、重みを入力するExcelシートがあるだけです.I1 * W1 + I2 * W2 | I1*W3+I2*W4 を非表示層に適用し、次にそれぞれのシグモイド アクティベーション、次に H1*W5+H2*W6 を出力のために再度シグモイド化します。

したがって、偏りはなく、基本的な 2x2x1 ですが、ウェイトを接続すると得られる出力値は、encog で受け取る期待される出力値に近くありません。

encog からテストする 8 つの出力セットがありますが、これまでのところ、同じ結論には達していません。どんな助けでも大歓迎です。

以下は、それが役立つ場合の出力例です。ありがとう、イスラエル

出力重み

61.11812639080170、-70.09419692460420、2.58264325902522、2.59015713019213、1.16050691499417、1.16295830927117

出力値

0.01111771776254、0.96929877340644、0.96926035361899、0.04443376315742

Excelでは、シグモイド関数に使用しているものは次のとおりです：= 1 /（1 + EXP（-1 *（C3）））、シグモイドの外での加算と乗算であるため、これ以上役立つかどうかはわかりません。

Form1.cs は次のとおりです。

[時間のプレッシャー] の配列を取り込むアプリケーションを構築しようとしています。約200個で満たされると言います。

そして、私は次のようないくつかの定数を持っています - 粘度 - 密度 - 体積 - 面積

出力はそれらの約 3 になります。

ニューラル ネットワーク (encog/accord.net のいずれか) を使用して、時間圧力データと定数を期待される出力と共にフィードすることは可能でしょうか。

プログラムが異なる時間圧力データと異なる定数値に基づいて出力を推定できるようにするには?

200 行しかない非常に小さなデータセットがあります。列は 3 つしかありません。最初の 2 つは数値 (負と正) で、最後の 2 つは文字です。

最初の 2 つの数値列に基づいて最後の列を分類しようとしています。

コンマ区切りのデータは次のようになります (正規化前):

正規化後のデータ例:

Propagation や Simulated Neural Annealing など、考えられるすべての方法を試しましたが、Encog フレームワークはまだパターンを見つけることができません。

私のコードは次のようになります(メモリからの書き込み):

私のエラー率は 74% を下回ることはありません。

問題は、十分なデータ行を使用していないか、十分な機能 (列) を使用していないか、単にデータにパターンがないことだと思います。

許容可能なエラー率を達成するための推奨されるアプローチは何ですか?

Encog Framework を使用して単純なスパム フィルタリング/分類またはクラスタリング アプリケーションを作成する方法の例を探しています。私はグーグルで何も見つけることができませんでした。

Jeff Heaton の著書『Programming Neural Networks with Encog3 in C#』も購入しましたが、そのようなアプリケーションの例が見つかりません。

件名と本文に基づいて電子メールをスパムとして分類する簡単なアプリケーションに関する情報を誰でも提供できますか?

編集: Python でこれを行う方法については既に見ましたが、迷惑メールのフィルタリング/分類アプリケーションを作成する方法の Encog + C# 固有の例を誰か提供してもらえますか?

Encog Framework で見た例では、数値データをテキスト データに分類する方法を説明しています。たとえば、以下は従来のアイリス データセットに使用されるデータです。

たとえば、次のようなデータなど、Encog を介してテキストを正規化して使用する方法の簡単な例はありますか (?):

C# でマルチクラス分類アプリケーションを実行したいと考えています。そのために encog を使用することにしました。今、私はある時点で立ち往生しています。私が理解しているXORの例を見つけました。しかし、私が独自のデータセットを使用しようとすると、アプリは 1 つの例から 1 つの機能だけを計算します。これが私のコードです：

INPUTS は次のようになります (これは単なるサンプルです)。

166 163 180 228

165 162 160 226

166 163 180 228

166 164 180 228

DESIRED OUTPUTS は次のようになります (これは単なるサンプルです)。

1

2

1

1

テスト例は次のようになります。

152 151 98 219

アプリを実行すると、エラーが計算されますが、入力の最初の列の値のみが表示されます(したがって、例全体で計算しているかどうかはわかりません-4つの値)。また、ペアの代わりに TEST の例を SVM に渡す方法もわかりません。

または、encog を使用するよりも効率的な方法はありますか? ありがとうございました。