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我正在寻找一些可用于训练神经网络进行预测的可下载天气数据，我在哪里可以找到一些？基本上，温度、湿度、风速/风向等任何可能有助于神经网络进行简单预测的事物。

在nntool中，样本数据的格式为：[0 1 -1; 2 3 1]

我在一个文本文件中有大约 8000 个数据点。 如何格式化这些点以供在这里使用？分号是什么意思？

摘要： 我正在尝试根据身体部位之间的角度对一些图像进行分类。

我假设人体由 10 个部分组成（作为矩形）并找到每个部分的中心并通过参考躯干计算每个部分的角度。我有三个动作类别：手波-步行-跑步。我的目标是找出哪些测试图像属于哪个动作类别。

事实： TrainSet：1057x10 特征集，1057 代表图像数量。测试集：821x10

我希望我的输出是 3x1 矩阵，每行显示动作类别的分类百分比。第 1 行：手挥 第 2 行：步行 第 3 行：跑步

代码：

问题： 我正在使用 Matlab newff 方法。但我的输出始终是 Nx10 矩阵而不是 3x1。我的输入集应分为 3 个类，但它们分为 10 个类。

谢谢

我有这个代码：

现在我想

• 访问生成的错误变量（以便我可以计算平均误差等）
• 在循环中运行它，所以我想重新初始化循环之间的权重。
• 访问存储运行时间的变量

如何从命令行完成这三件事？

[我知道如何使用nntoolGUI 完成这些事情]

这是我在 ANSI C 中的感知器实现：

我正在使用的训练集：数据集

我已经删除了所有不相关的代码。基本上它现在所做的就是读取test1.txt文件并将值从其中加载到三个数组中：x, y, outputs.

然后有一个感知器学习算法，由于某种原因，它没有收敛到 0（globalError应该收敛到 0），因此我得到了一个无限的 do while 循环。

当我使用较小的训练集（如 5 分）时，效果很好。任何想法可能是问题所在？

我写的这个算法与这个C# Perceptron 算法非常相似：

编辑：

这是一个较小训练集的示例：

我正在尝试在 python 中学习编程，并且还在努力建立一个神经网络的最后期限，该网络看起来将具有多向关联记忆和循环连接等特点。虽然所有这些东西的数学都可以从各种文本和资源中获取（并且可以说是可以访问的），但作为 python 的新手（以及作为一种职业的编程），当我尝试时，我有点漂浮在太空中寻找苍穹去“实施”事情！！任何关于从头开始构建神经网络的优秀在线教程的信息将不胜感激:)

与此同时，我正在兼职作为 MatLab 用户来护理 Python 造成的伤口 :)

假设我以固定速率（例如每秒一次）对多个信号进行采样，并从信号中提取一些指标，例如一个与另一个的比率、变化率、相对变化率等。
我已经听说神经网络可用于发现关系。这是真的？
如果是这样，我可以使用哪些书籍/互联网资源来了解有关如何执行此操作的更多信息。
正在完成的处理是 Java，因此非常感谢您对所有答案的 Java 倾斜。
谢谢

I've done my best to make a simple java implementation of the neural network knight's tour finder but I'm completely stumped as to why it fails to work..

there are 6 classes, 3 for the GUI which im pretty sure works fine, and 3 to deal with the actual logic etc.

If you are wondering, this is inspired by Yacoby's python offering He had a problem with the implementation also, although I don't think I'm making the same mistake..

I appreciate its not super coding, but any suggestions gratefully received

Neuron class:

Square class:

Control class:

the GUI classes: -

Board class:

}

GuiSquare class:

Line class:

我在用

生成一个新的神经网络。validation checks数量的默认值为6。

我正在训练很多网络，这需要很多时间。我想如果我的结果可以做得更快，我的结果是否不太准确也没关系。

我怎样才能训练得更快？

• 我相信其中一种方法可能是减少验证检查次数的价值。我该怎么做（在代码中，不使用 GUI）
• 有没有其他提高速度的方法。

正如我所说，速度的提高可能会稍微降低准确性。

我正在玩一些神经网络模拟。我想让两个神经网络共享输入和输出节点（其他节点是不同的，并且是两条不同路线的一部分）来竞争。有没有我应该看的示例/标准算法？这个问题适合这个网站吗？

现在我正在使用阈值来区分两条路线，但我想同时激活它们并让他们通过使用遍历每条路线所花费的时间来决定（'这个模拟对我们两个来说不够大'）因素。

更新：

感谢 Gacek 和 Amro，

Gacek - 我不是机器学习学生....../这是我第一次实现神经网络的经验......那么你所说的“质量系数”是什么意思？

Amro - 对不起......我不应该在问题中使用“竞争性学习”......会尝试改变它并可能添加一些数据。我想要做的是建立两个共享输入并产生相同输出的网络（不是定性的）......它们实际上连接到相同的输出神经元。也许您可以将其视为具有两条路径或路径的单个网络，并且我试图根据信息从刺激节点沿两条路径传播到响应神经元所需的时间来做出选择。