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FANN の Python 実装では、このエラーが発生しました。

なにか提案を？

ここでは、C /C++での人工ニューラルネットワークのFANNに関する優れた参考資料を読みました。実際、私はC ++を使用しています（Ubuntuでg ++ v4.6.1を使用）。Cで記述されたライブラリには、C++用のラッパーがあります。しかし、私はそれを機能させません。含まれている例でもxor_sample.cppが機能します。

次のような行のMakefileがあります。

FANN FANNINCLUDE/ src / includeへのパスであり、ヘッダーは（floatfan.hおよびfann_cpp.h）です。

誰かが実際にそれをC++用にコンパイルしましたか？私が間違っていることは何ですか？私の意図はヘッダーファイルを使用することです（ライブラリをインストールして-でリンクするのではありませんlfann）。これは可能ですか？

編集：私はこのエラーが発生します

qt環境でfannライブラリを使用しようとしています.fannの簡単な例をテストするプロジェクトを作成し、「LIBS += -L/usr/local/lib -lfann」を「.proファイル」に追加しますが、このエラーで反論した例を実行してください：

. . . 数学関数に問題があるようですが、どうすれば直せますか?

pyfannのthrainingデータの形式は何ですか？具体的には、pyfannのinit_weight関数を使用したいのですが、範囲を取りませんが、トレーニングデータから範囲を見つけます。したがって、プログラムで期待できる値の最低値と最高値を持つ小さな偽のデータセットを作成したいと思います。

FANNライブラリのマルチスレッド拡張を作成しようとしています。FANN はスレッドセーフではないため、次のようにします。

1. トレーニング セットをN個に分割します ( Nは CPU の数です)。
2. ANNをN 個のコピーにコピーする
3. 1エポックの間、それぞれの作品を訓練する
4. N 個のコピーからのANN重みを組み合わせる
5. そうでない場合、終了条件は 2 に進みます。

私の質問は、ニューラル ネットワークの重みを 1 つに結合するにはどうすればよいかということです。私はすべてから意地悪をすることができますか？

私は問題を解決するためにニューラルネットワークを使用しようとしています。私はCourseraで提供されている機械学習コースからそれらについて学び、FANNがニューラルネットワークのRuby実装であることを知ってうれしく思いました。そのため、飛行機を再発明する必要はありませんでした。

しかし、なぜFANNが私にそのような奇妙な出力を与えているのか私は本当に理解していません。クラスで学んだことに基づいて、

試合の結果であるトレーニングデータのセットがあります。プレーヤーには番号が与えられ、対戦相手には番号が与えられ、結果は勝ちの場合は1、負けの場合は0になります。データは混乱のために少しうるさいですが、それほどひどくはありません。私の目標は、どのレーティングギャップが混乱しやすいかを見つけることです。たとえば、私の直感では、レーティングの精度が低いため、レーティングの低い一致はより多くの混乱を伴う傾向があることがわかります。

そこで、約100例のトレーニングセットを入手しました。各例は（評価、デルタ）=>1/0です。したがって、これは分類の問題ですが、ロジスティック回帰タイプのグラフに適しているとは思いません。ニューラルネットワークの方が正しいように見えました。

私のコードが始まります

次に、ニューラルネットワークを設定します

クラスでは、合理的なデフォルトは、各隠れ層に同じ数のユニットを持たせることであることを学びました。私はこれをどのように行うか、または私がまだ何をしているのか本当にわからないので、デフォルトを使用しました。

そして最後に、一連のサンプル入力評価を段階的に調べ、各段階でデルタを増やして、結果が> 0.5から<0.5に切り替わるまで、実際には約0と約1になりました。 0.45や0.55のように。

これを1回実行すると、すべての入力に対して0が返されました。同じデータでもう一度2回実行したところ、負の数の減少傾向と正の数の増加傾向が得られました。これは、まったく逆の予測です。

十分な機能が含まれていないのではないかと思ったので、（rating**2とdelta**2）を追加しました。残念ながら、その後、毎回、すべての入力に対して開始デルタまたは最大デルタのいずれかを取得し始めました。

なぜこのような異なる結果が得られるのか、Ruby-FANNが何を言っているのか、私にはよくわかりません。これは、ライブラリを理解していないこともありますが、ニューラルネットワークについて学び始めたばかりで、何かが足りないためだと思います。大きくて明白です。十分なトレーニングデータがありませんか？より多くの機能を含める必要がありますか、問題は何ですか？それを修正するか、より良い方法を学ぶにはどうすればよいですか？

FANN ライブラリを使用してニューラル ネットワークを構築し、トレーニングしました。これは初期トレーニングです。データの大部分はオンラインで収集されます。

オンライン データが利用可能になったら、この新しいデータを使用してネットワークを改善したいと考えています (再トレーニングではなく、以前のトレーニングをより正確にします)。

FANN でこの種の増分トレーニングを行うにはどうすればよいですか?

fann から以下のような応答があります

ここで Bit fail とはどういう意味ですか?

私はubuntu12.04でファンニューラルネットワークライブラリを構築しようとしていますが、テストルーチンが機能していないため、それを使用できませんでした。http://leenissen.dk/fann/wp/help/installing-fann/の指示に従います。cmakeを実行した後、ライブラリが機能しているかどうかをテストするときにインストールします。例にcdして、次のコマンドを実行します。

私が得るものはここにあります：

ソースとバージョンを変えてこれを数回試しましたが、それでも同じエラーが発生しました。

誰かがその解決策を持っていますか？または、これらすべてのエラーなしでこのライブラリを使用するためのその他のオプション。

ありがとう。

最新バージョン2.2.0の代わりにlibfannバージョン2.0.1を使用しようとしていますが、その方法がわかりませんでした。それを行う方法について何か考えはありますか？

通常、これは完全に機能します。

ここで、fann_calculator.cには、ニューラルネットワークを呼び出すプログラムが含まれています。

ありがとう