問題タブ [fann]

私は FANN の C++ ラッパーを使用しており、時系列入力から予測子をトレーニングしました。ここで、ネットワーク出力を入力としてフィードバックした結果、どのようなシーケンスが生じるかを確認したいと思います。

私は最初にこれを試しました：

結果は次のとおりです。

私も試しました：

同じエラーが発生します。

それで、これを行う適切な方法は何ですか？問題は、run() が実際のデータではなくポインターを返すことです。

また、トレーニング データでは入力が離散的であるため (0 と 1 を -1 と 1 にスケーリング)、フィードバックする前にネットワーク出力を離散化する必要がある場合があります。これには、ネットワーク出力をループして、離散化された値の新しい fann_type 配列を構築する必要がありますが、run() はポインターを必要とするため、これを行う方法がわかりません。

ありがとう。

EDIT1 (完全なコード リスト)

ダウンロードしてコンパイルしました: http://leenissen.dk/fann/wp/

• cmake バージョン 2.8.11.2
• gcc (Ubuntu/Linaro 4.8.1-10ubuntu8) 4.8.1

コンパイルに使用するコマンド:

インストール:

次に、fann プロジェクト内の examples/ ディレクトリに移動し、次のコマンドを実行してサンプルをコンパイルしようとします。

エラーが発生します：

アップデート：

• 図書館の指示に従いました
• 別のマシンでチェックしたところ、指示が意図したとおりに機能したため、環境の構成が何らかの形で間違っていると思います。

共有ライブラリの依存関係に関する詳細情報:

-Wl、-vでコンパイルされた@michael-burrが示唆するように

簡単なプログラムをコンパイルしました：

RUNTIME で次のエラーが表示されます。

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

コンパイル コマンドは次のとおりです。

私はすでにこのディスカッションとこのその他を読みました。私はすでに、可能なすべてのライブラリの組み合わせをインストール、アンインストール、削除、更新しようとしました。FANN の Web サイトからソースをダウンロードして再構築しようとしましたが、x64 から x86 に切り替えようとしました。それでも同じエラーが発生します。Ubuntu 13.04 64 ビットを実行しています。

FANN で 2 乗関数を近似しようとしています。コードは次のとおりです。

trainingdata.txt は次のとおりです。

API を使ってすべてを正しく行ったと感じています。ただし、実行すると、トレーニングでは決して減少しないように見える大きなエラーが発生します。

私は何を間違えましたか？

PEARを使用してウィンドウにFANN（高速人工ニューラルネットワーク）をインストールしようとしています。しかし、次のエラーが発生し続けます。

また、コマンドを使用してキャッシュをクリアし、チャンネルを更新しました

• 梨クリアカエ
• 更新チャネル

それから私も同じエラーが発生しています。

私は次のバージョンを持っています

PEAR バージョン: 1.9.4 PHP バージョン: 5.4.12

それから最後に、peclを使用してインストールしようとしました。それはうまくいきませんでした。

何が悪いのかわからない。

高速人工ニューラル ネットワーク ライブラリである FANN を使用するソフトウェアを開発しています。FANN サンプル プログラム (ここでは C++ XOR 近似プログラム) をコンパイルするために、独自の ANN コードを記述しようとして何度も失敗しました。これがソースです。

これが私の出力です。

トレーニング データ ( xor.data) は次のとおりです。

ANN における不気味な学習不足の理由は何ですか? 特にこれがサンプルプログラムであることを考えると、どこかで何かが非常に間違って構成されていると確信しています。ANN の専門家、何かアドバイスはありますか?

FANN を使用すると、FANN の Web サイトからコピー アンド ペーストされたコードを実行できません。Windows 7 と MS Visual Studio 2008 で FANN バージョン 2.2.0 を使用しています。XOR 例のトレーニング プログラムのコードは次のようになります。

私はコメントアウトしました：

そうしないと、クラッシュします。ファイル xor.data :

出力は私には奇妙に見えます:

後の出力はTesting network.次のようになります。

1. Printing read data (2)との直後の行でわかるように、トレーニング データとテスト データは (0, +/- 1.875) であると解釈されますTesting network.。
2. Afterは(2)から取得され、 4 セットのトレーニング データがあるため、取得することが期待されます。Printing read datadata.num_input_train_data()(4)
3. 「ターゲット」は常に「0」のように見えますが (出力を参照)、トレーニング データは決してゼロではなく、常に +/- 1 です。

別の質問には、トレーニング データが (0,+/-1.875)->0.0 として解釈されることを示唆する同じ奇妙な出力があります。この例では、トレーニング (私の XOR の例のように) も成功しているように見えましたが、ANN の実行 (トレーニングに使用されたデータであっても) は一見乱数を返しました。