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FANNライブラリを使用すると、予測できない結果が得られます。トレーニングファイル：

トレーニングデータの量は十分ではないかもしれませんが（1つの目的の出力に対して44）、区別するための出力は3つしかありません。実装 ：

ネットワークがトレーニングされたデータを入力して取得しました：

私はFANNを初めて使用し、pythonバインディングを使用してアクセスしようとしています。

ファイルは次のようになります。

5352入力の場合など。

しかし、これを実行すると、5 秒以内に完了し、次のように出力されます。

誰かが何がうまくいかないのかについてのヒントを教えてもらえますか?

私が持っているのは：5.29081e-315、5.201e-315、5.19371e-315、5.18769e-315、5.18269e-315、5.1786e-315です。

私が間違っていることは何ですか？

FANN Lib（Cで書かれたニューロンネットワーク）からSSE2にコードを移植しようとしました。しかし、SSE2のパフォーマンスは通常のコードよりも悪くなりました。私のSSE2実装の実行では、1回の実行に5.20分なしで5.50分かかります。

SSE2は通常の実行よりもどのように遅くなる可能性がありますか？それは？のせい_mm_set_psでしょうか？Apple LLVMコンパイラ（XCode 4）を使用してコードをコンパイルします（すべてのSSE拡張フラグがオンで、最適化レベルはです-Os）。

SSE2なしのコード

SSE2コード

私のデフォルトのロケールは「es_ES」なので、「,」は小数点です。それは私のコードです。ファイル「dupa.txt」には「1.0344」という数字があり、正しく動作します。ただし、コードの奥深くでは、「-ldoublefann」によって g++ にリンクされ、ファイルから一部のデータを読み取る fann ライブラリを使用しています。このライブラリでは、「,」のみが機能します。

私はニューラル ネットワークの経験がまったくないので、今のところ FANN ライブラリで遊んで学習しています。したがって、目的はネットワークをトレーニングして正弦関数を近似することです。そのために、3 層 NN 1 入力、3 隠しニューロン、1 出力ニューロンを使用しています。コードは

ただし、実際の正弦関数とは関係のない結果が得られました。ネットワーク設計に根本的な誤りがあると思います。

Ubuntu 11.10 に libfunn をインストールしていますが、「example」ディレクトリから例を実行するとエラーが発生します。

コンパイル：

gcc simple_train.c -o simple_train -lfann -lm

実行時:

./simple_train

最大エポックは 500000 です。望ましいエラー: 0.0010000000。

./simple_train: シンボル検索エラー: /usr/local/lib/libfann.so.2: 未定義のシンボル: exp

固定する方法?

ありがとう

私は FANN ライブラリを使用してニューラル ネットワークをトレーニングしていますが、ライブラリが非常に優れていることがわかりました。問題は、重みとネットワークの形成を (手動で) 「エクスポート」しようとしたときに、Matlab でシミュレートできるようになったことです。 matlab でシミュレートしようとすると、約 80% です。

保存したファイルからネットワークの属性を変換/マッピングしようとしているときに、何かが足りないと思います。誰か見て、助けてくれませんか？

fann が生成する保存された .net ファイル、重みを入れた .xls ファイル、およびテストする場合の matlab スクリプトはすべてここにあります: http://users.isc.tuc.gr/~spapagrigoriou /ネットワーク/ .

python3でctypesを使用してfann（Cで記述されたニューラルネットワークライブラリ）を使用しようとしています。これまでの私の要約コードは次のとおりです。

nn変数に対してfannライブラリ内の他の関数を呼び出そうとすると、これは現在fannニューラルネットワークになっているはずですが、Segmentation fault: 11またはAttributeError: 'int' object has no attribute 'getMSE'（たとえば）を取得します。私の問題は、ctypesのドキュメントによると、変数nnがintになるのに対し、関数fann_create_from_fileのfannのドキュメントには次のように記載されていることだと思います。

だから私は宣言する必要があると思います：

そして、次のことを行います。

私の問題は、構造体FANN_APIがどうあるべきかがわからないことです。fann.hの130行目はそれを述べています#define FANN_APIが、それはそれであり、定義もそれに続くものもありません。

構造体を定義する必要があるという私の推測は正しいですか？もしそうなら、Pythonコードで宣言するためのフォーマットをどのように見つけることができますか？そうでない場合、誰かが私のコードを機能させるために私が何をする必要があるか/何を読む必要があるかを提案できますか？

ありがとう！

あるフィールドを他のフィールドに基づいて予測しようとしているレコードが多数あります。10 個までの入力、100 個の隠しノード、および 2 個の出力を使用して、Python で FANN ニューラル ネットワークをセットアップしました。

私が 1000 以上のレコードでネットを構築しようとしたとき、それらは数千エポック以内に約 60 のエラーまで低下しましたが、それ以上低下することはありませんでした。多くの場合、報告されたエラーは、前のエラーの最後の桁まで同一でした。

テストに行ったとき、相関関係が弱いと予想していましたが、各テスト データに対して同じ結果が予測されました。

これは、私が FANN を正しく使用していない (願わくば)、または FANN が特に役に立たない問題領域で作業しているためですか?

ATdhvaankcse、