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テスト例でニューラル ネットワークをテストしようとすると、このエラーが発生します。

これはエラーが発生する行です:

skuska1 が入力されている場所:

そして testout1 は望ましい出力です:

Encog にあまり詳しくない人のために説明すると、これは MVS 2012 による Compute メソッドに必要なものです。

(+1 オーバーロード) の下で何を想像する必要がありますか?

ありがとうございました。

私はテキスト認識に取り組んでおり、現在サポート ベクター マシン法を使用しています。ニューラルネットワークも試してみたいです。ニューラル ネットワークがどのように機能するかについていくつかの文書を読みましたが、その理論は非常に重く、私のケースにどのように適用されるか正確にはわかりません。したがって、特にニューラル ネットワークのアーキテクチャに関して、誰かが明確にするのを手伝ってくれると助かります。

• 現在、SVM には、テキストの認識に使用される 200 の機能 (4 つの主要なカテゴリに分けられます) があります。200 個の機能を備えたニューラル ネットワークに移行すると、入力層に 200 個の中性子が存在することになりますか?
• 200 個の機能がある場合、ニューラル ネットワークのアーキテクチャはどのようになりますか (数値層 (隠れ層) と中性子に関して)?
• SVM では、1 つのクラス分類 (基本的に真と偽) と複数クラスの分類 (ラベル) がありますが、この違いがニューラル ネットワークの出力層にどのように適用されるのでしょうか?

また、いくつかの一般的な質問があります。

• 隠れ層の数と各隠れ層内の中性子の数を決定するのに何が役立ちますか?
• 隠れ層の数は精度に関係しますか?

ニューラルネットワーク初心者なので分かりやすく教えていただけると助かります。:)
ありがとうございます。

Encog にトレーニング データを格納するための csv ファイルを作成するにはどうすればよいでしょうか。現在、入力として200の機能（f）とマルチ出力（o）があります（たとえば、作成者A、B、C ...）。では、CSV ファイルを整理するにはどうすればよいでしょうか。私はこのように見えるべきですか？

私の質問のいくつかは次のとおりです。

• o1、o2、および o3 は String を受け入れることができますか? (著者名)。
• トレーニング csv ファイルとテスト cvs ファイルの形式は同じになりますか?
• NN に CSV ファイルを直接フィードすることは可能ですか? または、この例のように多次元配列に変換する必要がありますか? 入力として 200 個の機能を使用する必要があるため、これは非常に困難です。

• encog フレームワークを使用して csv ファイルのデータを (-+1 範囲に) 正規化する方法は?

どうもありがとうございました。

Encog Workbench 分析ウィザードを使用しています。私が理解したように、「ターゲットフィールド」は出力ニューロンです。それにもかかわらず、私のネットワークには 75 個の入力ニューロンと 44 個の出力ニューロンがあります。分析ウィザードで複数のターゲット フィールドを設定する方法がわかりません。誰か助けてくれませんか？それとも、この場合、対象フィールドの概念を誤解していますか?

現在、サンプル データには 8 つのラベル (a、b、c、d、e、f、g、h) があります。したがって、結果から、理想的な値は a と h の間にあると予想されます。しかし、結果には理想的な値に 0 または 1 しか含まれていません... csv の私のデータ (トレーニングとテストの両方) は次のようになります (単なる例):

誰かが私が間違ったことを教えてもらえますか? ありがとうございました