问题标签 [fann]

我正在为 FANN 使用 C++ 包装器，并从时间序列输入中训练了一个预测器。现在我想看看将网络输出作为输入反馈的结果是什么。

我最初尝试过这个：

结果是：

我也试过：

这会导致相同的错误。

那么这样做的正确方法是什么？似乎问题在于 run() 返回一个指针，而不是实际数据。

此外，由于我的输入在我的训练数据中是离散的（0 和 1 缩放为 -1 和 1），我可能需要在反馈之前离散化网络输出。这将涉及遍历网络输出并构造一个新的离散值 fann_type 数组，但由于 run() 需要一个指针，我不知道该怎么做。

谢谢。

EDIT1（完整代码清单）

我已经下载并编译： http: //leenissen.dk/fann/wp/

• cmake 版本 2.8.11.2
• gcc (Ubuntu/Linaro 4.8.1-10ubuntu8) 4.8.1

用于编译的命令：

安装：

然后我进入 fann 项目中的 examples/ 目录并尝试通过运行来编译示例：

我收到一个错误：

更新：

• 我遵循了图书馆给出的指示
• 我检查了另一台机器并提供了按预期工作的指令，所以我猜我的环境在某种程度上配置错误。

有关共享库依赖项的更多信息：

正如@michael-burr 所建议的，用 -Wl,-v 编译

我正在使用 FANN 库，当我在训练文件上使用 fann_train_on_file 函数时，出现以下错误：

这是相关文件： http: //pastebin.com/WvruFrXr

我将 GNULinux/Debian Jessie 与 libfann2 (2.1.0~beta~dfsg-8) 和 libfann-dev (2.1.0~beta~dfsg-8) 软件包一起使用。

我编译了一个简单的程序：

我在运行时收到以下错误：

符号查找错误：/usr/lib/libfann.so.2：未定义符号：日志

编译命令为：

我已经阅读了这个讨论和另一个。我已经尝试安装、卸载、删除、更新所有可能的库组合。我尝试从 FANN 网站下载和重建源代码，我尝试从 x64 切换到 x86。我仍然得到同样的错误。我正在运行 Ubuntu 13.04 64 位。

我正在尝试用 FANN 逼近平方函数。代码如下：

trainingdata.txt 是这样的：

我觉得我用 API 做的一切都是正确的。然而，当我运行它时，我得到了巨大的错误，似乎永远不会随着训练而减少。

我做错了什么？

我正在尝试使用 PEAR 在窗口上安装 FANN（快速人工神经网络）。但我不断收到以下错误。

我还使用命令清除了缓存和更新的频道

• 梨清香
• 更新频道

然后我也遇到了同样的错误。

我有以下版本

PEAR 版本：1.9.4 PHP 版本：5.4.12

然后最后我尝试使用 pecl 安装。它没有用。

我不知道怎么了。

我的开发环境是：

OSX Mavericks，Xcode 5 Cocoa mac 应用程序

我一直在使用 FANN 来训练和运行 ANN。到目前为止，它一直有效，我已经能够训练和运行一个人工神经网络。我什至制作了一个简单的命令行应用程序来使用 FANN 训练 ANN。但是，我遇到了一个可能与 FANN 分布方式有关的问题。我想导出和分享我制作的应用程序，所以我归档了 Xcode 项目。当我这样做时，我确保在构建阶段复制 libfann.2.2.0.dylib，因此最终用户将拥有在我的应用程序中使用 FANN 代码所需的库。但是，当我尝试使用 Xcode 保存开发人员 ID 签名应用程序时，它无法对其进行代码签名。我仍然可以在没有代码签名的情况下保存它。有趣的是，如果我从 Build 阶段下的复制阶段中删除 libfann.2.2.0.dylib，Xcode 可以成功地对应用程序进行代码签名并保存它。但是，如果我这样做，则生成的应用程序已损坏，因为它找不到 FANN 库。我按照上的说明制作了 libfann.2.2.0.dylibhttp://leenissen.dk/fann/wp/help/installing-fann/。我知道这可能不是 FANN 的问题，而是 Xcode 的问题。但是，我在同一个项目中有其他静态库，而 FANN 是唯一造成这些问题的库，所以我相信它很有可能与 FANN 库有关。我不是代码签名方面的专家，但我的猜测是使用 Cmake 制作 FANN 库的方式与代码签名之间存在冲突。提前致谢。

我正在开发一个使用 FANN（快速人工神经网络库）的软件。在无数次尝试编写自己的 ANN 代码来编译 FANN 示例程序（这里是 C++ XOR 近似程序）时，我已经尝试过。这是来源。

这是我的输出。

训练数据 ( xor.data) 在这里：

是什么解释了 ANN 中令人毛骨悚然的缺乏学习？我非常确信我在某处配置了非常错误的东西，特别是考虑到这是示例程序。ANN专家，有什么建议吗？

我开始学习人工神经网络编程。我想知道是否有某种计算可以根据输入和输出的数量来确定前馈多层网络中隐藏层应该具有的确切单元数。例如，在经典的 XOR 函数中，有 2 个输入和 1 个输出。我怎么知道隐藏层可能有 3 个单位？

使用 FANN，我无法成功从 FANN 的网站运行复制和粘贴的代码。我在 Windows 7 和 MS Visual Studio 2008 上使用 FANN 2.2.0 版。我的 XOR 示例训练程序代码如下所示：

我注释掉了：

否则它会崩溃。文件 xor.data ：

输出对我来说看起来很奇怪：

之后的输出Testing network.如下：

1. 训练数据和测试数据被解释为 (0, +/- 1.875)，正如您在Printing read data (2)和之后的行正下方看到的那样Testing network.。
2. (2)后面Printing read data是取自，我的data.num_input_train_data()期望是得到一个，(4)因为我有四组训练数据。
3. “目标”似乎总是“0”（见输出），虽然训练数据从不为零，但总是 +/- 1。

另一个问题具有相同的奇怪输出，暗示训练数据被解释为 (0,+/-1.875)->0.0。在这个示例中，训练（就像在我的 XOR 示例中一样）似乎也是成功的，但是 ANN 的执行（甚至在用于训练的数据上）返回了看似随机的数字。