問題タブ [nntool]

私はMatlabで実験しており、2つの値で構成される入力ベクトルを使用してNarxニューラルネットワークをセットアップしています.40個のニューロンを持つ非表示のシグモイド層、15個の別のニューロン、およびからなる出力層よりも、それぞれが30倍遅れていますpurelin 関数を持つ 1 つの値。

ネットワークを c/c++ lib fann に転送しようとするので、どのレイヤーが何をするのかを理解しようとします。

netc.LW{6} は、15 個の値を持つベクトルを提供します。値をゼロに設定すると

そして、ネットワークにゼロを供給します

出力に現れるのはバイアスだけだと思いますが、311.7813 の 40 倍の値が得られます。出力レイヤーのバイアスをゼロに設定すると、出力として 255.5 の 40 倍が得られます。私は何を間違えますか？

90 個の文字画像、つまり数字 1 ～ 9 から (10×10 セルごとに 1 を合計することにより) 特徴抽出した 90×8 データセットがあります。すべての行はイメージを表します。次のコードを使用してニューラル ネットワークをトレーニングし、新しい入力画像 (1 から 9 までの数字) を認識しようとしています。

その後、訓練されたネットワークを使用して新しい画像を認識するために、以下を使用したいと考えています。m も特徴抽出されたイメージ文字です。

次のエラーが表示されますが、解決方法がわかりません。

trainlm の使用エラー (109 行目)

入力とターゲットのサンプル数が異なります。

ネットワーク/トレインのエラー (106 行目) [net,tr] = feval(net.trainFcn,net,X,T,Xi,Ai,EW,net.trainParam);

ニューラルのエラー (55 行目) [net,tr]=train(net,datasetNormalized,T);

注: datasetNormalized は、[0,1] で正規化された私のデータセットです。どの部分が問題を引き起こしますか?

0 から 1 の間の値に正規化された入力データセット (行列 25x1575) があります。また、0 0 0 0 0 0 0 0 1、1 0 0 1 1 1 0 0 1 のようなバイナリ形式の出力行列 (9x1575) もあります。 ...

両方のファイルを matlab nntool にインポートすると、必要に応じて 25 個の入力ノードと 9 個の出力ノードを持つネットワークが自動的に作成されました。

フィードフォワード backProp を使用してこのネットワークをトレーニングした後、トレーニング データでモデルをテストすると、各出力ノードは (-0.1978 0.45913 0.12748 0.25072 0.45199 0.59368 0.38359 0.31435 1.0604) のような 10 進数値を返します。

1 0 0 1 1 1 0 0 1 のような離散値を返さないのはなぜですか? そのような値を取得するために nntool に設定しなければならないものはありますか?

Matlab で nntool (Neural Network Manager) を使用して、network1 という名前のニューラル ネットワークを作成しました。ネットワーク タイプは Feed Forward backprop です。トレーニング関数は TRAINLM、学習関数は LEARNGDM、パフォーマンス関数は MSE です。レイヤー数は2、伝達関数はTRANSIGです。入力数は2です。

既知のデータセットを使用してトレーニングしました。

ここで、この訓練されたニューラル ネットワークをリアルタイムの値 (動的に 1 つずつ) で使用して、出力を取得します。

リアルタイム値でネットワークを使用することはできません。そのため、リアルタイム値でトレーニング済みニューラル ネットワークを使用する手順をご案内します。

以下のコードがあります

MATLAB コマンド ラインから、ネットワーク トレーニング後に生成された Mean Squered Error (MSE) にアクセスしたいと考えています。MSE にアクセスするための直接的なコードがない場合は、それを計算するアルゴリズムが必要です。

前もって感謝します。

Matlab の Neural Network Toolbox (nntool) は初めてです。同じデータセットを使用して 2 つのネットワークをトレーニングしました。これらのネットワークの 1 つには、他のネットワークよりも多数のニューロンが含まれています。

今、私は疑問に思っています:これらのネットワークをどのように比較できますか? ネットワーク A がネットワーク B よりも優れていると、どのように言えますか?

私のテストセットで正しく分類されたパターンの数がすべてですか? 両方のネットワークに同じテスト セットが表示され、ネットワーク A がより多くのパターンを正しく分類したとします。ネットワーク A は (一般的に) ネットワーク B よりも優れていると言えますか?

それとも、自分のパフォーマンス関数に従ってパフォーマンスも見るべきですか?

異なるパラメーターでトレーニングされた 2 つのネットワークを比較するための他の手段はありますか?

スクリプトから Java 関数を呼び出そうとしています。WebMatlabサイトに掲載されているすべてのソリューションを試しましたが、問題は発生しませんでした。私のクラスは簡単です：

だから私は自分のワークスペースに.javaファイル（また.class）を置き、C:\scriptsMatlabこのパスをjavaclasspathのMatlabに追加しましたが、関数を呼び出そうとすると、この名前のクラスが of にないことがわかりjavaclasspathますMatlab。

編集: Matlab が使用する Java のバージョンは次のとおりです。

そして、これは私がクラスをコンパイルするために使用したjdkのバージョンです:

しかし、matlabからこのコマンドを実行しようとすると

それは私に言います：

私は、Matlab で nntool を使用してニューラル トレーニング ネットワークを開発しています。入力として、長さが異なる 11250 個のテキスト ファイルがあります (10 から 500 語まで、または冗長な単語を削除する場合は 10 から 200 語までとしましょう)。この入力テキストをデジタル データとして表現し、トレーニング アルゴリズムを実行する良い方法です。単語の語彙を作成することを考えましたが、語彙には 16000 の異なる単語が含まれていることがわかりました。これは膨大です。一部のテキスト ファイルには共通の単語がいくつかあります。