問題タブ [neural-network]

誰もが優れたオープンソースの.NETニューラルネットワークライブラリを推奨できますか？

ありがとう！

私はナイトツアーの問題を調べていて、解決策を見つけるためにニューラルネットワークを使用してPythonでそれを実装することにしました。

メソッドの一般的な説明はウィキペディアで見つけることができます

私はそれを正しく実装したと思いますが（他に間違っているものは何も見えません）、機能しません。いくつかのリンクを更新し、接続する頂点の次数が2を超えるエッジを削除しますが、そうではありません。ソリューションに収束しません。

私が間違って実装したものについて誰かが何か考えを持っているかどうか疑問に思いました（恐ろしいコードについて申し訳ありません）。

編集
作業コードはGitHubhttps ://github.com/Yacoby/KnightsTourにあります

自分で作成したニューラル ネットワークを使用して、sine() 関数を近似しようとしています。単純な OCR 問題でニューラル ネットワークをテストしましたが、うまくいきましたが、それを適用して sine() を近似するのに問題があります。私の問題は、トレーニング中にエラーが正確に 50% に収束することです。したがって、完全にランダムであると推測しています。

入力 (0 から PI) に 1 つの入力ニューロンを使用し、結果に 1 つの出力ニューロンを使用しています。私はニューロンの数を変えることができる単一の隠れ層を持っていますが、現在は約6〜10を試しています.

問題は、sine() の出力が -1 と 1 の間であるのに対し、0 と 1 の間のみを出力するシグモイド伝達関数 (私のアプリケーションの要件) を使用しているためだと感じています。この出力に 2 を掛けてから 1 を引いてみましたが、問題は解決しませんでした。これを機能させるには、どこかで何らかの変換を行う必要があると考えています。

何か案は？

個人/学習プロジェクトとして、人工ニューラルネットワーク（ANN）を使って独創的で楽しいものを見つけようとしていましたが、スポーツゲーム（特にNHLゲーム）の結果を予測できれば素晴らしいと思います。

どのチームが勝つ可能性が最も高いか（通常はより良い記録を持つチーム）を予測できるANNを進化させるのは簡単だと確信しています。ただし、私がやりたいのは、ブックメーカーのオッズと同様に、結果がどの程度可能性があるかを示すANNを作成することです。

これはANNができることですか？肯定的に言えば、どのような成功が期待できますか？私はブックメーカーに勝てないことを知っています（少なくともソフトウェアソリューションでは）。レクリエーションプロジェクト/自分への挑戦としてこれをやりたいです。このプロジェクトでスポーツゲームにお金を賭けることは期待していません。

自由な時間があり、計算モデリングに使用できるプログラミング言語を1つか2つ学びたいと思っています（私は認知科学と心理学を専攻しています）。ニューラルネット、機械学習、AI、またはまったく異なる何かを行うことになるかどうかはわかりません。そのため、正しい方向に微調整するなど、最初に適切で幅広い基盤を探しています。私が知っているのは小さなCだけなので、行く方法があります。

計算作業を行うラボで一般的に使用されているプログラミング言語をお勧めしますか？数年後の大学院研修で学んだことを生かしたいと思っています。

また、常微分方程式や基本的な線形代数など、もう少し数学を学ぶ必要があります。他に何か必要だと思いますか？

どうもありがとう。

家族の好みに合わせてHTPCで映画を分類するアプリを書こうと思っています。

統計やAIはわかりませんが、ここにあるものはとてもジューシーに見えます。どこから始めたらいいのかわからない。

これが私が達成したいことです：

1. 各ユーザーの好みのサンプルのセットを作成し、各サンプル属性を個別に評価します。たとえば、ユーザーが西部劇を非常に好む場合、西部劇のジャンルはそのユーザーにとってもう少し重要になります（俳優、監督などの他の属性についても同様です）。

2. ユーザーは、他のユーザーのいいねに基づいて提案を得ることができます。たとえば、ユーザーAとBの両方がSpielberg（ユーザー間の接続）を好み、ユーザーBがバットマンビギンズを愛しているが、ユーザーAがケイティホームズを嫌っている場合は、それに応じてユーザーAの映画の重さを量ります（ここでも、各属性を別々に、たとえば、ユーザーAはアクション映画があまり好きではないので、評価を少し下げてください。ケイティホームズは主役ではないので、他の属性ほど考慮しないでください）。

基本的に、ユーザーAのセットをユーザーBのセットと比較し、ユーザーAの評価を考え出します。

私はこれを実装する方法について大まかな考えを持っていますが、いくつかの明るい心はすでにはるかに優れた解決策をすでに考えていると確信しています、それで...何か提案はありますか？

実際、簡単な調査の結果、ベイジアンフィルターが機能するようです。もしそうなら、これはより良いアプローチでしょうか？映画データを「正規化」し、ユーザーごとに分類器をトレーニングしてから、各映画を分類するのと同じくらい簡単でしょうか。

あなたの提案にいくつかの脳融解の概念が含まれている場合（私はこれらの主題、特にAIの経験がありません）、肉のようなものに飛び込む前に私が研究するためのいくつかの基本のリストも含めていただければ幸いです。

ありがとう！

私が構築しているスペース シューティング ゲームでニューラル ネットワークを使用して敵に力を与えることを検討していますが、疑問に思っています。ネットワークの決定的な適切な出力セットがない場合、ニューラル ネットワークをどのようにトレーニングしますか?

emgucv ライブラリを使用して c# でオブジェクト検出を行っています。しかし、オブジェクトを検出するために C# でニューラル ネットワークを開発するのは難しいと思いますか? このトピックとネットワーク内のオブジェクトをテストする方法について誰か助けてください???