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编码器/解码器从encog中的autoencoder中翻录出来
我在Encog中创建并学习了自动编码器，我尝试将其分成几部分：编码器和解码器部分 . 不幸的是我无法得到它并且我不断得到奇怪的不正确的数据（比较从一次网络应用到数据和两次数据 - > enc - > dec的结果） . 我试图用简单的GetWeight和SetWeight来制作它，但结果不正确 . 在encog文档中找到的解决方案 - 初始化平面网络对我来说不清楚（我无法让它工作） ... -
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递归神经网络文本生成器
我是神经网络的新手，我正在尝试制作一个生成文本的Elman RNN . 我在Java中使用Encog . 无论我为网络提供什么，培训都需要很长时间，而且它总是会出现重复的字符序列 . 我对神经网络有点新意，所以我只想确保我的概念正确 . 我不打算分享代码，因为无论如何，Encog都会做出所有困难的事情 . 我正在训练网络的方式是我为训练数据中的每个字符制作一个数据对，其中输入是字符，输出是下一个字... -
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向Encog网络添加偏置神经元
我正在将一些涉及人工神经网络的C代码移植到Java . 我决定使用Encog framework . 我希望我的网络有一个偏置神经元（使用加权突触并始终输出1.0）连接到隐藏层和输出层;它们在this graph中标有绿色 . 如何以编程方式创建这样的网络？每个偏向神经元都应该有自己的层吗？我试图为每个偏置神经元实例化一个BasicLayer，但即使该层通过WeightedSynapse连接，这似... -
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使用带有Encog 3的支持向量机和多个输出
在我之前的文章中，我询问了使用Encog AI Framework进行时间序列预测 . 现在我有3个问题与使用支持向量机预测多个输出进行预测的可能性有关 . 1）为了澄清，我想预测未来5天的deviceConsumption使用前10天的deviceConsumption和TotalPower . 可能吗？ 2）SVM是否使用TotalPower和deviceConsumption构建模式（如人工... -
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从支持向量机移动到神经网络（反向传播）
我'm working with text recognition and currently I'm使用支持向量机方法 . 我也想尝试使用神经网络 . 我读了一些关于神经网络是如何工作的文档，但理论很重，我不喜欢这种架构 . 目前，在SVM中，我有200个功能（分为4个主要类别），用于识别文本 . 如果我转向神经网络，有200个特征，是否意味着我将在输入层中有200个中子？ 有200个特...