c# - Encog C# RBF 网络，如何开始？

Question

我浏览了整个文档，但没有找到如何设置 RBF 网络。我在 ConsoleExmpales/Examples/Radial 中找到了一些 RBF 示例，但看起来它不再起作用了，因为在 Encog 中更改了一些方法。

到目前为止，我坚持这一点：

    public static double[][] XORInput = {
        new[] {0.0, 0.0},
        new[] {1.0, 0.0},
        new[] {0.0, 1.0},
        new[] {1.0, 1.0}
    };

    public static double[][] XORIdeal = {
        new[] {0.0},
        new[] {1.0},
        new[] {1.0},
        new[] {0.0}
    };

        int dimension = 8;
        int numNeuronsPerDimension = 64;
        double volumeNeuronWidth = 2.0 / numNeuronsPerDimension;
        bool includeEdgeRBFs = true;

        RBFNetwork n = new RBFNetwork(dimension, numNeuronsPerDimension, 1, RBFEnum.Gaussian);
        n.SetRBFCentersAndWidthsEqualSpacing(0, 1, RBFEnum.Gaussian, volumeNeuronWidth, includeEdgeRBFs);
        //n.RandomizeRBFCentersAndWidths(0, 1, RBFEnum.Gaussian);

        INeuralDataSet trainingSet = new BasicNeuralDataSet(XORInput, XORIdeal);
        SVDTraining train = new SVDTraining(n, trainingSet);

        int epoch = 1;
        do
        {
            train.Iteration();
            Console.WriteLine("Epoch #" + epoch + " Error:" + train.Error);
            epoch++;
        } while ((epoch < 1) && (train.Error > 0.001));

当我运行它时，我得到错误“RBF 神经元的总数必须是'维度'的幂的某个整数。” 在SetRBFCentersAndWidthsEqualSpacing上。如果我将这种方法更改为RandomizeRBFCentersAndWidths直到达到train.iteration() ，它就会起作用，我得到“索引超出了数组的范围”。

我了解 RBF 网络的工作原理，但我对SetRBFCentersAndWidthsEqualSpacing方法中的所有参数感到困惑，有人可以更详细地解释一下吗？

score 2 · Accepted Answer

非常好的问题。

SetRBFCentersAndWidthsEqualSpacing 和这里是训练神经网络的相对较新的方法，Jeff Heaton 决定实施它。
看起来Java 版本和C# 版本在第 230 - 240 行之间存在差异，恕我直言错误位于 Java 版本中。

我已经修改了您的代码，以便它可以与其他注释一起使用：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using Encog.MathUtil.RBF;
using Encog.Neural.Data.Basic;
using Encog.Neural.NeuralData;
using Encog.Neural.Rbf.Training;
using Encog.Neural.RBF;

namespace TestRBF
{
    class Program
    {
        public static double[][] XORInput = {
        new[] {0.0, 0.0},
        new[] {1.0, 0.0},
        new[] {0.0, 1.0},
        new[] {1.0, 1.0}
    };

        public static double[][] XORIdeal = {
        new[] {0.0},
        new[] {1.0},
        new[] {1.0},
        new[] {0.0}
    };

        static void Main(string[] args)
        {
            int dimension = 2; // XORInput provides two-dimensional inputs. Not 8. 
            /*
            If XORInput is  8 dimensional  it should be like this:

            public static double[][] XORInput = {
            new[] {0.0, 0.0,0.0, 0.0,0.0, 0.0,0.0, 0.0}, 
            .
            .   
            .*/
            int numNeuronsPerDimension = 4; // could be also 16, 64, 256. I suppose it should accept 8, 32 but it needs additional investigation
            double volumeNeuronWidth = 2.0 / numNeuronsPerDimension;
            bool includeEdgeRBFs = true;

            RBFNetwork n = new RBFNetwork(dimension, numNeuronsPerDimension, 1, RBFEnum.Gaussian);
            n.SetRBFCentersAndWidthsEqualSpacing(0, 1, RBFEnum.Gaussian, volumeNeuronWidth, includeEdgeRBFs);
            //n.RandomizeRBFCentersAndWidths(0, 1, RBFEnum.Gaussian);

            INeuralDataSet trainingSet = new BasicNeuralDataSet(XORInput, XORIdeal);
            SVDTraining train = new SVDTraining(n, trainingSet);

            int epoch = 1;
            do
            {
                train.Iteration();
                Console.WriteLine("Epoch #" + epoch + " Error:" + train.Error);
                epoch++;
            } while ((epoch < 1) && (train.Error > 0.001));

        }
    }
}

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