Wie verwende ich das Java-Encog mit GA-Trainingsmethode, um XOR zu lösen?

Question

Meine Ausgabe ist sehr schlecht. Ist nicht gleich Ideal. Welche Codes sind falsch?

Meine Ausgabe:

Epoch #129 Error:8.755514431853456E-6 

Neural Network Results: 
0.0,0.0, actual=0.57600,ideal=0.0 
1.0,0.0, actual=0.58016,ideal=1.0 
0.0,1.0, actual=0.58886,ideal=1.0 
1.0,1.0, actual=0.59317,ideal=0.0 

Hier ist mein Code:

public class XOR { 

    public static double XOR_INPUT[][] = { { 0.0, 0.0 }, { 1.0, 0.0 }, { 0.0, 1.0 }, { 1.0, 1.0 } }; 

    /** 
    * The ideal data necessary for XOR. 
    */ 
    public static double XOR_IDEAL[][] = { { 0.0 }, { 1.0 }, { 1.0 }, { 0.0 } }; 

    //public static BasicNetwork network = new BasicNetwork(); 
    public static BasicNetwork createNetwork() 
    { 
     // create a neural network, without using a factory 
     BasicNetwork network = new BasicNetwork(); 
     network.addLayer(new BasicLayer(null,true,2)); 
     network.addLayer(new BasicLayer(new ActivationSigmoid(),true,3)); 
     network.addLayer(new BasicLayer(new ActivationSigmoid(),false,1)); 
     network.getStructure().finalizeStructure(); 
     network.reset(); 
     return network; 
    } 

    /** 
    * The main method. 
    * @param args No arguments are used. 
    */ 
    public static void main(final String args[]) { 
     BasicNetwork network = createNetwork(); 
     MLDataSet trainingSet = new BasicMLDataSet(XOR_INPUT, XOR_IDEAL); 

     // train the neural network 
     CalculateScore score = new TrainingSetScore(trainingSet); 
     MLTrain train = new MLMethodGeneticAlgorithm(new MethodFactory(){ 
      @Override 
      public MLMethod factor() { 
       final BasicNetwork result = createNetwork();     
       ((MLResettable)result).reset(); 
       return result; 
      }}, score, 500);   

     int epoch = 1; 

     do { 
      train.iteration();;   
      System.out 
        .println("Epoch #" + epoch + " Error:" + train.getError()); 
      epoch++;    
     } while(train.getError() > 0.01); 

     // test the neural network 
     System.out.println("Neural Network Results:"); 
     for(MLDataPair pair: trainingSet) { 
      final MLData output = network.compute(pair.getInput()); 
      System.out.println(pair.getInput().getData(0) + "," + pair.getInput().getData(1) 
        + ", actual=" + output.getData(0) + ",ideal=" + pair.getIdeal().getData(0)); 
     } 
    } 
} 

Answer 1

Der genetische Algorithmus Trainer ist ein wenig anders als andere Trainer in Encog. Es baut eine Population neuronaler Netzwerke auf. Das neurale Netzwerk, das Sie übergeben haben, ist nur eine Vorlage dafür, wie viele verborgene Ebenen Sie haben und wie die Eingabe/Ausgabe-Ebenen aussehen. Dieses Vorlagennetzwerk wird nicht wirklich durch Training verändert, nur die Population. Sobald Sie mit dem Training fertig sind, müssen Sie das oberste neuronale Netzwerk in der Population erhalten. Es gibt mehrere Möglichkeiten, dies zu tun, aber am einfachsten ist es, train.getMethod() aufzurufen. Fügen Sie die folgende Zeile zu Ihrem Code hinzu und es wird funktionieren:

} while(train.getError() > 0.01); 

    network = (BasicNetwork)train.getMethod(); // Add this 
    // test the neural network