在java中将多维输入数据馈送到encog ANN的方式是什么？
What is the way to feed multidimensional input data to encog ANN in java?
我正在尝试将一些输入 (IP) v/s 理想 (ID) 数据提供给 encog 神经网络 (BasicNetwork class)。所有教程都显示输入格式 (MLData) 如下所示：
IP11,IP12,IP13 ID11,ID12
IP21,IP22,IP23 ID21,ID22
some more values...
但我想像这样提供数据：
IP11,IP12,IP13
IP21,IP22,IP23 ID11,ID12
IP11,IP12,IP13
IP21,IP22,IP23 ID21,ID22
基本上我打算将输入值矩阵与理想值数组相关联。有没有办法使用 encog 框架来做到这一点？
热切等待回复。
几乎所有机器学习模型，包括神经网络，都接受向量（一维）输入。向 BasicNetwork（在 Encog 中）表示此类 2D（或更高维）数据的唯一方法是将矩阵展平为向量。一个 8x8 矩阵将是一个 64 元素向量。对于传统的前馈神经网络 (BasicNetwork)，矩阵的哪一部分映射到输入向量中的哪个元素并不重要。输入 #3 和输入 #4 彼此相邻这一事实无关紧要，它们都是分开的。
我正在尝试将一些输入 (IP) v/s 理想 (ID) 数据提供给 encog 神经网络 (BasicNetwork class)。所有教程都显示输入格式 (MLData) 如下所示：
IP11,IP12,IP13 ID11,ID12
IP21,IP22,IP23 ID21,ID22
some more values...
但我想像这样提供数据：
IP11,IP12,IP13
IP21,IP22,IP23 ID11,ID12
IP11,IP12,IP13
IP21,IP22,IP23 ID21,ID22
基本上我打算将输入值矩阵与理想值数组相关联。有没有办法使用 encog 框架来做到这一点？
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几乎所有机器学习模型，包括神经网络，都接受向量（一维）输入。向 BasicNetwork（在 Encog 中）表示此类 2D（或更高维）数据的唯一方法是将矩阵展平为向量。一个 8x8 矩阵将是一个 64 元素向量。对于传统的前馈神经网络 (BasicNetwork)，矩阵的哪一部分映射到输入向量中的哪个元素并不重要。输入 #3 和输入 #4 彼此相邻这一事实无关紧要，它们都是分开的。