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ニューラルネットワークをトレーニングして予測を行うために使用できるダウンロード可能な気象データを探しています。どこで見つけることができますか？基本的に、温度、湿度、風速/風向など、ニューラルネットワークが簡単な予測を行うのに役立つ可能性のあるものすべてです。

ではnntool、サンプル データは次のようにフォーマットされています。[0 1 -1; 2 3 1]

テキスト ファイルに最大 8000 個のデータ ポイントがあります。 ここで使用するためにこれらのポイントをフォーマットするにはどうすればよいですか? セミコロンは何を意味しますか?

概要： 体の部分の角度に応じて、いくつかの画像を分類しようとしています。

人体は（長方形として）10個のパーツで構成されていると仮定し、各パーツの中心を見つけ、胴体を参照して各パーツの角度を計算します。そして、私には3つのアクションカテゴリがあります：Handwave-Walking-Running。私の目標は、どのテスト画像がどのアクションカテゴリに分類されるかを見つけることです。

事実： TrainSet：1057x10機能セット、1057は画像の数を表します。TestSet：821x10

アクションカテゴリの分類のパーセンテージを示す各行の出力を3x1行列にします。row1：Handwave row2：Walking row3：Running

コード：

質問： Matlab newffメソッドを使用していますが、出力は常に3x1ではなくNx10行列です。入力セットは3つのクラスとしてグループ化する必要がありますが、10のクラスにグループ化されています。

ありがとう

私はこのコードを持っています：

今私はしたい

• 生成されたエラー変数にアクセスします（平均エラーなどを計算できるようにするため）
• これをループで実行するので、ループ間の重みを再初期化します。
• 実行にかかった時間を格納する変数にアクセスします

これらの3つのことをコマンドラインからどのように実行できますか？

[私はこれらのことがnntoolGUIでどのように行われるかを知っています]

ANSI C でのパーセプトロンの実装は次のとおりです。

使用しているトレーニング セット: Data Set

無関係なコードをすべて削除しました。基本的に、ファイルを読み取り、そこから値を、、 のtest1.txt3 つの配列にロードします。xyoutputs

次に、何らかの理由で 0 に収束しない (0 に収束する必要がある)パーセプトロン学習アルゴリズムglobalErrorがあるため、無限の do while ループが発生します。

小さいトレーニング セット (5 ポイントなど) を使用すると、かなりうまく機能します。どこに問題があるのでしょうか？

このC# パーセプトロン アルゴリズムと非常によく似たアルゴリズムを作成しました。

編集：

より小さなトレーニング セットの例を次に示します。

私はPythonでプログラミングを学ぼうとしていますが、多方向連想記憶と再帰接続などを特徴とするニューラルネットワークのセットアップの締め切りに向けて取り組んでいます. これらすべての数学は、さまざまなテキストやソースからアクセスできますが (いわばアクセス可能です)、Python の初心者として (そして職業としてのプログラミング)、私はちょっと宇宙に浮かんでいて、試してみると大空を探しています。物事を「実装」する!! ab initio でニューラル ネットワークを構築するための優れたオンライン チュートリアルに関する情報は、非常に高く評価されます :)

その間、私は Python によって引き起こされた傷を看護するために MatLab ユーザーとして副業をしています :)

固定レート（たとえば1秒に1回）で多数の信号をサンプリングし、信号から、一方の比率、変化率、相対変化率などのメトリックを抽出するとします
。ニューラルネットワークは関係の発見に役立つと聞いた。これは本当ですか？
もしそうなら、これを行う方法についてもっと学ぶためにどの本/インターネットリソースを使うことができますか。
処理はJavaで行われているので、すべての回答にJavaを傾けていただければ幸いです。
ありがとう

私はニューラル ネットワークの騎士のツアー ファインダーの単純な Java 実装を作成するために最善を尽くしましたが、なぜそれが機能しないのか完全に困惑しています..

6つのクラスがあり、3つはGUI用であり、実際のロジックなどを処理するためのものです.

ご参考までに、これはYacoby の python オファリングに触発されたものです 。彼は実装にも問題を抱えていましたが、私は同じ間違いを犯しているとは思いません..

スーパーコーディングではないことに感謝しますが、どんな提案でも感謝して受け取りました

ニューロン クラス:

スクエアクラス:

制御クラス:

GUI クラス: -

ボードクラス:

}

GuiSquare クラス:

回線クラス:

使ってます

新しいニューラルネットワークを生成します。の数のデフォルト値はvalidation checksです6。

私は多くのネットワークをトレーニングしていますが、これには多くの時間がかかります。結果をかなり速くすることができれば、私の結果が少し不正確であるかどうかは問題ではないと思います。

どうすればより速くトレーニングできますか？

• 検証チェックの数を減らすのも一つの方法だと思います。どうすればそれを行うことができますか（GUIを使用せずにコードで）
• 速度を上げる他の方法はありますか？

私が言ったように、速度の増加は精度を少し失うかもしれません。

私はいくつかのニューラルネットワークシミュレーションで遊んでいます。入力ノードと出力ノードを共有する2つのニューラルネットワーク（他のノードは別個であり、2つの異なるルートの一部）を競合させたいと思います。私が見なければならない例/標準アルゴリズムはありますか？これはこのサイトにとって適切な質問ですか？

現在、しきい値を使用して2つのルートを区別していますが、同時にアクティブにして、各ルートを通過するのにかかる時間を使用して決定させたいと考えています（「このシミュレーションは2人にとって十分な大きさではありません」）。要因。

アップデート：

GacekとAmroに感謝します。

Gacek-私は機械学習の学生ではありません.../そしてこれはニューラルネットワークの実装に関する私の最初の経験です...では、「品質係数」とはどういう意味ですか？

Amro-申し訳ありません...質問で「競争力のある学習」を使用するべきではありませんでした...それを変更し、データを追加しようとします。私がやろうとしているのは、入力を共有し、同じ出力を生成する（定性的にではない）2つのネットワークを設定することです...それらは文字通り同じ出力ニューロンに接続されています。たぶん、2つのルートまたは経路を持つ単一のネットワークと見なすことができます。私は、情報が刺激ノードから2つのルートに沿って応答ニューロンに移動するのにかかる時間に基づいて選択するようにしています。