Tag: 神经网络

加快Java中的数学计算: 我有一个用Java编写的神经网络，它使用如下定义的sigmoid传递函数： private static double sigmoid(double x) { return 1 / (1 + Math.exp(-x)); } 这在使用网络进行训练和计算的过程中被多次调用。有没有办法加速这个？这并不是说它很慢，只是它被大量使用，所以这里的一个小优化将是一个很大的整体收益。

神经网络需要学习多少个时代？（包括测试结果）: 好吧，让我先说一下，我很清楚这取决于很多因素，我正在寻找有经验的人的一些一般指导方针。我的目标不是制作一个可以为我计算数字平方的神经网络，但我认为这是一个很好的实验，看看我是否正确实现了反向传播算法。这看起来是个好主意吗？无论如何，我担心我没有正确地实现学习算法（完全）。我的测试（结果）：训练数据：使用Java的随机数在500和0.999之间随机生成500个数字网络拓扑： 3层具有1个输入神经元，5个隐藏神经元，1个输出神经元权重：全部生成为-1到1之间的随机值（java.util.Random.nextDouble（）* 2 – 1;）使用偏置节点：（numOfInputs + 1），以便输入[input.length -1] = 1 激活function ：Sigmoid 学习率：如下面的结果代码所示没有实施任何动力等结果： Epochs: 10,000 Learning Rate .25 0.5 = [0.24203878039631344] 0.9 = [0.7942587190918747] 0.1 = [-0.005433286011774396] Changed learning rate to 0.3 0.5 = [0.2891542106869196] 0.9 = [0.8159817287374298] 0.1 = [-0.03614377685205278] Changed […]

Encog – 如何加载神经网络的训练数据: 我在行动中看到的NeuralDataSet对象并不是XOR，只有两个小数据数组……我无法从MLDataSet的文档中找到任何东西。似乎一切都必须立即加载。但是，我想循环训练数据，直到我达到EOF然后将其计为1个纪元。但是，我所看到的所有数据必须从头开始加载到1个2D数组中。我怎么能绕过这个？我已经读过这个问题了，答案并没有真正帮助我。除此之外，我还没有在这里找到类似的问题。

将PMML – 模型（人工神经网络）转换为Java代码: 我有一个训练有素的人工神经网络（ANN）的PMML文件。我想创建一个Java方法，它只接受输入并返回目标值。这似乎很容易，但我不知道如何实现它。 PMML版本= 3.0 更新：24.05.2013 我尝试使用jpmml Java API。这就是我做的：（1）通过Maven Central Repository（链接）下载三个.Jar文件： PMML经理-1.0.2.jar PMML模型-1.0.2.jar PMML评价器-1.0.2.jar （2）使用eclipse“配置构建路径”并添加了这三个外部.Jar （3）导入名为“text.xml”的PMML文件（人工神经网络（ANN））PMML version =“3.0” （4）试图运行jpmml-project提供的示例“ TreeModelTraversalExample.java ” 显然它由于某些原因不起作用：提到的例子不适用于ANN。如何改写呢？我的PMML文件是XML格式的。它是正确的格式吗？我不知道如何处理或添加Java API。我应该在eclipse中通过“配置构建路径”添加它们吗？明显的事实＃2，我不知道我做了什么:-) 再次感谢和最亲切的问候。斯特凡

如何使用Encog规范化CSV文件？: 我需要规范化CSV文件。我跟着Jeff Heaton写的这篇文章。这是（部分）我的代码： File sourceFile = new File(“Book1.csv”); File targetFile = new File(“Book1_norm.csv”); EncogAnalyst analyst = new EncogAnalyst(); AnalystWizard wizard = new AnalystWizard(analyst); wizard.wizard(sourceFile, true, AnalystFileFormat.DECPNT_COMMA); final AnalystNormalizeCSV norm = new AnalystNormalizeCSV(); norm.analyze(sourceFile, false, CSVFormat.ENGLISH, analyst); norm.setProduceOutputHeaders(false); norm.normalize(targetFile); 我的代码和文章之间的唯一区别是这一行： norm.setOutputFormat(CSVFormat.ENGLISH); 我试图使用它，但似乎在Encog 3.1.0中，该方法不存在。我得到的错误是这个（看起来问题是行norm.normalize(targetFile) ： Exception in thread “main” org.encog.app.analyst.AnalystError: Can’t find column: 11700 […]

帮助Neuroph神经网络: 对于我的研究生研究，我正在创建一个训练识别图像的神经网络。我要做的不仅仅是采用RGB值网格，下采样，并将它们发送到网络的输入，就像许多例子一样。我实际上使用了超过100个独立训练的神经网络来检测线条，阴影图案等特征。更像是人眼，它到目前为止工作得非常好！问题是我有相当多的训练数据。我展示了超过100个汽车外观的例子。然后是100个人的样子。然后超过100个狗的样子，等等。这是相当多的训练数据！目前我在大约一周的时间内开始训练网络。由于我需要调整和重新训练，这有点像我的进步。我使用的是Neuroph ，作为低级神经网络API。我正在运行双四核机器（16核超线程），所以这应该很快。我的处理器百分比仅为5％。 Neuroph表现有什么技巧吗？还是Java性能一般？建议？我是一名认知心理学博士生，作为一名程序员，我态度不错，但对性能编程知之甚少。

Java中的XOR神经网络: 我正在尝试用Java中的XOR函数实现和训练具有反向传播的五神经元神经网络。我的代码（请原谅它的丑陋）： public class XORBackProp { private static final int MAX_EPOCHS = 500; //weights private static double w13, w23, w14, w24, w35, w45; private static double theta3, theta4, theta5; //neuron outputs private static double gamma3, gamma4, gamma5; //neuron error gradients private static double delta3, delta4, delta5; //weight corrections private static double dw13, dw14, dw23, dw24, […]

如何将multithreading应用于反向传播神经网络训练？: 对于我的大学项目，我正在创建一个神经网络，可以对信用卡交易是否具有欺诈性的可能性进行分类。我正在接受反向传播训练。我用Java写这个。我想应用multithreading，因为我的电脑是四核i7。这让我花了几个小时的训练，看到我的大部分核心闲置。但是，我如何将multithreading应用于反向传播？ Backprop通过网络向后调整错误来工作。必须先完成一层，然后才能继续。有什么方法可以修改我的程序来做多核背景吗？