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基本ネットワーク上でシグモイド活性化関数を備えた encog ライブラリを使用して、小さな乗算ニューラル ネットワークを作成しました。私の問題は、トレーニングされていないデータで大きなエラーが発生したことです。トレーニングされていないデータをより良い結果にするにはどうすればよいですか。エラーが発生しにくくなります。

最初に試したのは: train.getError() > 0.00001 から train.getError() > 0.0000001 エラーを減らすと、よりシャープな結果が得られます。しかし、これは役に立ちませんでした。

非表示レイヤーを増やしても効果はありませんでした: network.addLayer(new BasicLayer(new ActivationSigmoid(),false,128));

レイヤーごとのニューロン数を増やそうとしましたが、助けにもなりませんでした

よりシャープな結果を得るにはどうすればよいですか?

バイアスって何？いつ使用するのですか？

私は見ました： http : //www.heatonresearch.com/wiki/Activation_Functionしかし、私はシグモイドしか使用していません.いつ他のものを使用するか、アクティベーション関数を変更する必要がありますか?

これが私のコードです：

これが私の最後の試みで、もう少し効果的ですが、まだ良くありません：

アイドル状態でneurosynth pythonライブラリを使用して、fMRIデータのデータベースでメタ分析を実行しようとしています。最も基本的な機能のいくつかを実行しようとすると、自分のコードのエラーではなくエラーが発生するか、またはニューロシンセ モジュールで、エラーはアイドル自体のバグのようです。

Python 2.7 をアンインストールして再インストールし、neurosynth とその依存関係を再インストールしましたが、同じエラーが発生しました。以下にコードを貼り付け、続いてエラー メッセージを貼り付けました。これは、UNIX シェル (アイドル シェルではありません) に表示されます。

アイドル状態と python 2.7 を使用する前にこのエラーに遭遇した人はいますか?

スクリプト：

UNIX シェルに表示されるエラー メッセージ:

前もって感謝します！

私は何人かの患者の脳マップの Dicom ファイルをすべて持っています。患者、マップ、b_value、およびスライスで並べ替えました。脳のすべてのスライスには、15 の勾配 dicom ファイル、「b zero」dicom ファイル、および「b_x」等方性 dicom ファイルがあります (私の先生は、私がする必要があることには役に立たないと言いました)。先生から、それらを .nii ファイルに変換して FSL で修正し、渦電流修正を行うように言われたので、今度はそれらについて DTI 分析を行う必要があります。その b_zero に。この最後のこと (「再編成」) を FSL でどのように行うことができるか知っていますか? また、渦電流補正は再調整の前後どちらで行うべきですか？前もって感謝します！

このツールボックスはオンラインで見つけました。

一つ理解できないことがあります。ツールボックスの使用:

オフセットとドリフトの両方を考慮します。fMRI信号で「オフセット」と「ドリフト」が何を表しているのか理解できませんか? ツールボックスがオフセットとドリフトの両方を考慮するためにこの形式を使用するのはなぜですか?