问题标签 [fann]
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neural-network - 如何在没有 softmax 输出的情况下进行不相交分类？
在 FANN 中进行“不相交”分类（输出互斥，即真实概率总和为 1）的正确方法是什么，因为它似乎没有 softmax 输出的选项？
我的理解是，使用 sigmoid 输出，就像做“标签”一样，我不会得到分类问题的正确结果。
python - python 的 fann2 - 获取网络权重
我正在使用 fann2（FANN 库的 Python 绑定）来训练神经网络。我无法获得网络的权重和偏差项。我可以看到neural_net对象有以下2个方法：
获取连接数组
get_bias_array
这两种方法都需要参数，我不知道它们应该是什么（我在 Python 中找不到这些方法的任何文档）。有任何想法吗？
谢谢你的帮助！
c# - FANN 中的训练数据集
我有个问题。我有一个包含训练数据集的文件。看起来像：
我有一个神经网络，输入层有 24 个神经元，隐藏层有 12 个神经元，输出层有 2 个神经元。
当我开始训练网络时 - 出现错误： ann (24) 和 data (6) 中的输入神经元数量不匹配。但为什么？你怎么看有24个输入数据！你能告诉我，为什么会出现这个错误吗？谢谢！
我使用 VS 2015、C#、Win 表单；
c# - FANN 错误 10 从火车数据文件中读取信息时出错
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：
我正在使用FANNCSharp.Float。 在我的文件中 2000 行。这是我的代码：
我的火车数据如下：
... 1694 行：
为什么会这样？当我删除这行（从 1500 到 2000）时，错误出现在 1250 行中......等等。 PS：阅读以前的文章我没有帮助
php - 尽管输入不同，PHP Fann 给出相同的结果
我正在尝试 FANN PHP 模块，我能够在此处成功运行示例http://php.net/manual/en/fann.examples-1.php
我对其进行了修改，使其能够处理具有任意输出功能的 5 个输入。我生成了 1000 个训练数据并运行了神经网络的训练。但是，在测试时，输出对于不同的输入有重复的结果。
这是训练数据的一个片段。功能是$x = round($a + $b * $c / $d - $e, 2)。所以35 + 33 * 31 / 25 - 48 = 27.92
这是我的训练代码。我使用了 FANN_LINEAR，因为其他激活函数的输出为 0、1 或 -1。我读到 FANN_LINEAR 是无界的。所以这应该是适用的，对吧？
这是我的测试代码
这就是它变得奇怪的地方。我尝试多次运行此代码，但结果相同
你能给我一些指示来实现我的目标，即使用 FANN 逼近任意函数。我必须增加我的训练数据吗？增加层数，还是每层节点数？我是否使用其他激活功能。
c++ - 在 FANN 中使用验证数据集训练神经网络
正如一些帖子所暗示的，我开始使用 FANN ( http://leenissen.dk/fann/index.php ) 来做神经网络的事情。它干净且易于理解。
但是，为了避免过拟合问题，我需要采用一种将验证数据集视为辅助的算法。（在神经网络中训练、验证和测试集之间有什么区别？）。有趣的是，FANN 写道，它建议开发人员考虑过拟合问题（http://leenissen.dk/fann/wp/help/advanced-usage/）。
现在的问题是，据我所知，FANN 没有任何功能来支持此功能。FANN 中的训练函数也不提供任何参数来传递验证数据集。我对么？FANN 用户如何使用验证数据集训练他们的神经网络？谢谢你的帮助。
python - 列表描述数据集的 PyFann 数据格式
我正在检测航拍图像中特定树的区域，我的方法是使用纹理检测。我有 4 个描述符/特征，我想使用 FANN 创建一个可以正确检测区域的机器学习环境。
我的问题是，关于 pyfann 的输入，我正在阅读的格式是否始终如https://stackoverflow.com/a/25703709/5722784中所述？
如果我想要 4 个输入神经元和一个输出神经元，我想为每个输入神经元提供一个列表（不是单个整数），该怎么办？FANN可以提供吗？如果是这样，我在制作输入数据时必须遵循什么格式？
非常感谢您的重要回复:)
java - Fannj：无效的内存访问
嗨，有人可以帮我解决这个错误，我使用 Fannj 创建神经网络。Fannj 是与 FANN（快速人工神经网络 C 库）的 Java 绑定。
我的代码：
和错误：
neural-network - 神经网络 MSE 波谷
我正在尝试训练具有 21 个输入和 1 个输出的 BackProp 神经网络。
输入数据是标准普尔 500 股票数据（指标），输出是是否应该买入。
我尝试了许多神经网络配置，但随着时代的进步，MSE 在经过适当调整后变得更大，如下图所示。
这种行为是否表示我的数据有问题或有问题？
python-2.7 - Windows x64 上 Python 2.7 的 FANN 绑定
我正在尝试在我的 Windows 10 (x64) 上使用带有 Python 2.7 的 FANN 库。经过多次尝试，我没有找到任何明确的方法来做到这一点。你能告诉我如何实现我的目标吗？