Programmation des reseaux de neurones sous ma
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maxim dreyfus
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atlantic word Messages postés 2 Date d'inscription dimanche 20 septembre 2009 Statut Membre Dernière intervention 21 septembre 2009 - 21 sept. 2009 à 22:21
atlantic word Messages postés 2 Date d'inscription dimanche 20 septembre 2009 Statut Membre Dernière intervention 21 septembre 2009 - 21 sept. 2009 à 22:21
A voir également:
- Programmation des reseaux de neurones sous ma
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maxim dreyfus
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20 sept. 2009 à 01:45
20 sept. 2009 à 01:45
SVP
je veux savoir la reponse le plus tot possible il me reste qu'une semaine pour soutenir
merci beaucoup
je veux savoir la reponse le plus tot possible il me reste qu'une semaine pour soutenir
merci beaucoup
nabil07
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19 sept. 2009 à 18:29
19 sept. 2009 à 18:29
KONICHIWA,
Tu utilises quel langage pour programmer ton RNA ???
Tu utilises quel langage pour programmer ton RNA ???
maxim dreyfus
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20 sept. 2009 à 22:15
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bonjour
j'utilise le matlab et quand j'execute le programme il parait le message suivant
inputs are incorectly sized .MATRIX must have 19 rows
merci
j'utilise le matlab et quand j'execute le programme il parait le message suivant
inputs are incorectly sized .MATRIX must have 19 rows
merci
maxim dreyfus
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19 sept. 2009 à 21:05
19 sept. 2009 à 21:05
j'utilise le matlabe .et quand j'execute mon programme il m'ecrit (???inputs are incorrectly sized .matrix must have 19 rows)
atlantic word
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21 sept. 2009 à 22:21
21 sept. 2009 à 22:21
j'arrive pas a faire marcher mon programme ,il ne veux pas se compiler
net=network;
net.numinputs=3;
net.numlayers=2;
net.biasconnect(1)=1;
net.biasconnect(2)=1;
net.outputconnect(2)=1;
net.inputConnect (1,1) = 1;
net.inputConnect (1,2) = 1;
net.inputConnect (1,3) = 1;
net.targetconnect(2)=1;
net.inputs{1}.range = [001 111; 001 111; 001 111;001 111; 001 111; 001 111;001 111; 001 111; 001 111];
net.inputs{2}.range = [001 111; 001 111; 001 111;001 111; 001 111; 001 111;001 111; 001 111; 001 111];
net.inputs{1}.range = [000 111; 000 111; 000 111;000 111; 000 111; 000 111;000 111; 000 111; 000 111];
net.layers{1}.size = 15;
net.layers{2}.size = 8;
net.layers{1}.transferFcn = 'tansig';
net.layers{2}.transferFcn = 'tansig';
net.initFcn = 'initlay';
net.performFcn = 'mse';
net.trainFcn = 'traingdx';
net = init(net);
P{1}={[011;100;100;100;100;100;100;100;100];[100;011;011;011;011;011;011;011;011];[110;011;011;011;011;011;011;011;011]};
T{1}={1 ;0 ;0 ;0 ;0 ;0 ;0 ;0 ;0};
P{2}={[011;100;100;100;100;100;100;100;100];[100;011;011;011;011;011;011;011;011];[111;010;010;010;010;010;010;010;010]};
T{2}={0 ;1 ;0 ;0 ;0 ;0 ;0 ;0; 0};
P{3}={[010;101;101;101;101;101;101;101;101];[101;010;010;010;010;010;010;010;010];[110;011;011;011;011;011;011;011;011]};
T{3}={0 ;0 ;1 ;0 ;0 ;0 ;0 ;0; 0};
P{4}={[010;101;101;101;101;101;101;101;101];[101;010;010;010;010;010;010;010;010];[111;010;010;010;010;010;010;010;010]};
T{4}={0 ;0 ;0 ;1 ;0 ;0 ;0 ;0; 0};
P{5}={[010;101;101;101;101;101;101;101;101];[011;100;100;100;100;100;100;100;100];[000;000;000;000;000;000;000;000;000]};
T{5}={0 ;0 ;0 ;0 ;1 ;0 ;0 ;0; 0};
P{6}={[101;010;010;010;010;010;010;010;010];[100;011;011;011;011;011;011;011;011];[000;000;000;000;000;000;000;000;000]};
T{6}={0 ;0 ;0 ;0 ;0 ;1 ;0 ;0; 0};
P{7}={[010;101;101;101;101;101;101;101;101];[100;011;011;011;011;011;011;011;011]; [000;000;000;000;000;000;000;000;000]};
T{7}={0 ;0 ;0 ;0 ;0 ;0 ;1 ;0; 0};
P{8}={[011;100;100;100;100;100;100;100;100];[101;010;010;010;010;010;010;010;010];[000;000;000;000;000;000;000;000;000]};
T{8}={0 ;0 ;0 ;0 ;0 ;0 ;0 ;1; 0};
for i = 1:8
P{i} = cell2mat(P{i});
T{i} = cell2mat(T{i});
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.goal = 1e-4;
net = train(net,P{i},T{i});
end
net.IW{1,1}
net.IW{1,2}
net.IW{1,3}
net.IW{2,1}
net.IW{2,2}
net.IW{2,3}
net=network;
net.numinputs=3;
net.numlayers=2;
net.biasconnect(1)=1;
net.biasconnect(2)=1;
net.outputconnect(2)=1;
net.inputConnect (1,1) = 1;
net.inputConnect (1,2) = 1;
net.inputConnect (1,3) = 1;
net.targetconnect(2)=1;
net.inputs{1}.range = [001 111; 001 111; 001 111;001 111; 001 111; 001 111;001 111; 001 111; 001 111];
net.inputs{2}.range = [001 111; 001 111; 001 111;001 111; 001 111; 001 111;001 111; 001 111; 001 111];
net.inputs{1}.range = [000 111; 000 111; 000 111;000 111; 000 111; 000 111;000 111; 000 111; 000 111];
net.layers{1}.size = 15;
net.layers{2}.size = 8;
net.layers{1}.transferFcn = 'tansig';
net.layers{2}.transferFcn = 'tansig';
net.initFcn = 'initlay';
net.performFcn = 'mse';
net.trainFcn = 'traingdx';
net = init(net);
P{1}={[011;100;100;100;100;100;100;100;100];[100;011;011;011;011;011;011;011;011];[110;011;011;011;011;011;011;011;011]};
T{1}={1 ;0 ;0 ;0 ;0 ;0 ;0 ;0 ;0};
P{2}={[011;100;100;100;100;100;100;100;100];[100;011;011;011;011;011;011;011;011];[111;010;010;010;010;010;010;010;010]};
T{2}={0 ;1 ;0 ;0 ;0 ;0 ;0 ;0; 0};
P{3}={[010;101;101;101;101;101;101;101;101];[101;010;010;010;010;010;010;010;010];[110;011;011;011;011;011;011;011;011]};
T{3}={0 ;0 ;1 ;0 ;0 ;0 ;0 ;0; 0};
P{4}={[010;101;101;101;101;101;101;101;101];[101;010;010;010;010;010;010;010;010];[111;010;010;010;010;010;010;010;010]};
T{4}={0 ;0 ;0 ;1 ;0 ;0 ;0 ;0; 0};
P{5}={[010;101;101;101;101;101;101;101;101];[011;100;100;100;100;100;100;100;100];[000;000;000;000;000;000;000;000;000]};
T{5}={0 ;0 ;0 ;0 ;1 ;0 ;0 ;0; 0};
P{6}={[101;010;010;010;010;010;010;010;010];[100;011;011;011;011;011;011;011;011];[000;000;000;000;000;000;000;000;000]};
T{6}={0 ;0 ;0 ;0 ;0 ;1 ;0 ;0; 0};
P{7}={[010;101;101;101;101;101;101;101;101];[100;011;011;011;011;011;011;011;011]; [000;000;000;000;000;000;000;000;000]};
T{7}={0 ;0 ;0 ;0 ;0 ;0 ;1 ;0; 0};
P{8}={[011;100;100;100;100;100;100;100;100];[101;010;010;010;010;010;010;010;010];[000;000;000;000;000;000;000;000;000]};
T{8}={0 ;0 ;0 ;0 ;0 ;0 ;0 ;1; 0};
for i = 1:8
P{i} = cell2mat(P{i});
T{i} = cell2mat(T{i});
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.goal = 1e-4;
net = train(net,P{i},T{i});
end
net.IW{1,1}
net.IW{1,2}
net.IW{1,3}
net.IW{2,1}
net.IW{2,2}
net.IW{2,3}