Подтвердить что ты не робот

Сеть Encog С# RBF, как начать?

Я прошел всю документацию и не нашел, как установить сеть RBF. Я нашел пример RBF в ConsoleExpales/Examples/Radial, но похоже, что он больше не работает, поскольку некоторые методы были изменены в Encog.

До сих пор я застрял в этом:

    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));

Когда я запускаю это, я получаю сообщение об ошибке "Общее количество нейронов RBF должно быть целым числом по силе" измерений ". на SetRBFCentersAndWidthsEqualSpacing. Он работает, если я изменяю этот метод для RandomizeRBFCentersAndWidths до достижения train.iteration(), где я получаю" Index был за пределами массива".

Я понимаю, как работает сеть RBF, но я запутался из всех параметров в методе SetRBFCentersAndWidthsEqualSpacing, может кто-нибудь объяснить это более подробно?.

4b9b3361

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Очень хороший вопрос.

  • SetRBFCentersAndWidthsEqualSpacing и здесь является относительно новым методом обучения нейронные сети и Джефф Хилтон решили реализовать его.

  • Похоже, существует разница между Java-версией и С# версии в строках 230 - 240 и ошибка IMHO находится в версии Java.

  • Я изменил ваш код, чтобы он работал с дополнительными комментариями:

    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));

        }
    }
}