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首页C#中利用Encog 3编程神经网络教程
"《利用Encog 3进行C#编程的神经网络》是一本由Jeff Heaton编写的实用指南,它专注于在C#环境中运用Encog 3库来设计、实现和训练神经网络。该书于2011年首次出版,旨在帮助读者深入了解神经网络编程的基础知识,并利用此框架解决实际问题。 作者JeffHeaton以清晰的讲解方式,将读者带入神经网络编程的世界,通过Encog 3这一强大的工具,展示了如何在C#编程语言中构建和配置各种类型的神经网络,如前馈神经网络、深度学习网络等。书中涵盖了神经网络的基本概念,包括神经元、激活函数、损失函数、反向传播算法等内容,这些都是理解和实现复杂模型的关键。 书中详细介绍了如何设置网络结构、训练数据的准备、超参数调整以及评估性能的方法。此外,作者还强调了版权和代码使用的注意事项,允许读者在遵循特定条款下(如作者署名和源代码不单独分发或商业利用)重复使用书中提供的可重用代码,这对于开发者来说是一种宝贵的资源。 编程神经网络的过程中,读者不仅能够掌握C#编程技巧,还能了解如何利用机器学习技术解决实际业务问题,比如图像分类、预测分析等。《利用Encog 3进行C#编程的神经网络》是一本非常适合希望进入神经网络领域或提升现有技能的C#开发者和数据科学家的入门读物,它提供了丰富的实践案例和理论结合的教程,有助于读者迅速上手并深入理解神经网络的工作原理。"
资源详情
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xvi CONTENTS
5.1 Understanding Propagation Training . . . . . . . . . . . . . . 68
5.1.1 Understanding Backpropagation . . . . . . . . . . . . . 69
5.1.2 Understanding the Manhattan Update Rule . . . . . . 70
5.1.3 Understanding Quick Propagation Training . . . . . . 71
5.1.4 Understanding Resilient Propagation Training . . . . . 72
5.1.5 Understanding SCG Training . . . . . . . . . . . . . . 73
5.1.6 Understanding LMA Training . . . . . . . . . . . . . . 74
5.2 Encog Method & Training Factories . . . . . . . . . . . . . . . 75
5.2.1 Creating Neural Networks with Factories . . . . . . . . 75
5.2.2 Creating Training Methods with Factories . . . . . . . 76
5.3 How Multithreaded Training Works . . . . . . . . . . . . . . . 76
5.4 Using Multithreaded Training . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
5.5 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
6 More Supervised Training 83
6.1 Running the Lunar Lander Example . . . . . . . . . . . . . . 85
6.2 Examining the Lunar Lander Simulator . . . . . . . . . . . . . 90
6.2.1 Simulating the Lander . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
6.2.2 Calculating the Score . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
6.2.3 Flying the Spacecraft . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
6.3 Training the Neural Pilot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
6.3.1 What is a Genetic Algorithm . . . . . . . . . . . . . . 99
6.3.2 Using a Genetic Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . 100
6.3.3 What is Simulated Annealing . . . . . . . . . . . . . . 101
6.3.4 Using Simulated Annealing . . . . . . . . . . . . . . . . 101
6.4 Using the Training Set Score Class . . . . . . . . . . . . . . . 103
6.5 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
7 Other Neural Network Types 107
CONTENTS xvii
7.1 The Elman Neural Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108
7.1.1 Creating an Elman Neural Network . . . . . . . . . . . 111
7.1.2 Training an Elman Neural Network . . . . . . . . . . . 111
7.2 The Jordan Neural Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
7.3 The ART1 Neural Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
7.3.1 Using the ART1 Neural Network . . . . . . . . . . . . 115
7.4 The NEAT Neural Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
7.4.1 Creating an Encog NEAT Population . . . . . . . . . . 120
7.4.2 Training an Encog NEAT Neural Network . . . . . . . 121
7.5 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
8 Using Temporal Data 125
8.1 How a Predictive Neural Network Works . . . . . . . . . . . . 126
8.2 Using the Encog Temporal Dataset . . . . . . . . . . . . . . . 127
8.3 Application to Sunspots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129
8.4 Using the Encog Market Dataset . . . . . . . . . . . . . . . . 134
8.5 Application to the Stock Market . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
8.5.1 Generating Training Data . . . . . . . . . . . . . . . . 137
8.5.2 Training the Neural Network . . . . . . . . . . . . . . . 139
8.5.3 Incremental Pruning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
8.5.4 Evaluating the Neural Network . . . . . . . . . . . . . 143
8.6 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148
9 Using Image Data 151
9.1 Finding the Bounds . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152
9.2 Downsampling an Image . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154
9.2.1 What to Do With the Output Neurons . . . . . . . . . 155
9.3 Using the Encog Image Dataset . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
9.4 Image Recognition Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157
xviii CONTENTS
9.4.1 Creating the Training Set . . . . . . . . . . . . . . . . 159
9.4.2 Inputting an Image . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160
9.4.3 Creating the Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161
9.4.4 Training the Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163
9.4.5 Recognizing Images . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165
9.5 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166
10 Using a Self-Organizing Map 169
10.1 The Structure and Training of a SOM . . . . . . . . . . . . . . 171
10.1.1 Structuring a SOM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171
10.1.2 Training a SOM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172
10.1.3 Understanding Neighborhood Functions . . . . . . . . 174
10.1.4 Forcing a Winner . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176
10.1.5 Calculating Error . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177
10.2 Implementing the Colors SOM in Encog . . . . . . . . . . . . 177
10.2.1 Training the Color Matching SOM . . . . . . . . . . . 179
10.3 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182
A Installing and Using Encog 185
A.1 Installing Encog . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 186
A.2 Using Encog Core and Examples . . . . . . . . . . . . . . . . 186
A.3 Using the Encog DLL in your own Application . . . . . . . . . 191
Glossary 195
CONTENTS xix
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