如何在 encog XOR 函数中提供字符串作为输入和输出？

Question

我需要用 XOR 函数在 Java 中制作 encog 程序，该函数必须具有带定义的字符串单词作为输入，但 BasicMLDataSet 只能接收双精度数。这是我正在使用的示例代码：

/**
 * The input necessary for 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 } };

这里是接收 XOR_INPUT 和 XOR_IDEAL 的类：

MLDataSet trainingSet = new BasicMLDataSet(XOR_INPUT, XOR_IDEAL);

代码来自encog xor example

有什么方法可以完成字符串训练或以某种方式解析它们，然后在将它们写入控制台之前将它们返回到字符串？

Answer 1

我找到了解决此问题的方法。由于我只能提供 0 和 1 之间的双精度值作为输入，并且我在 encog 中没有找到任何可以自然地将字符串标准化为双精度值的函数，因此我创建了自己的函数。我从 word 中的每个字母中获取 ascii 值，然后我只是将 90/asciiValue 相除以获得 0 和 1 之间的值。请记住，这只适用于小写字母。功能可以轻松升级以支持大写字母。这是函数：

    //Converts every letter in string to ascii and normalizes it (90/asciiValue)    
     public static double[] toAscii(String s, int najveci) {
            double[] ascii = new double[najveci];
            try {
                    byte[] bytes = s.getBytes("US-ASCII");
                    for (int i = 0; i < bytes.length; i++) {
                            ascii[i] = 90.0 / bytes[i];
                    }

            } catch (UnsupportedEncodingException e) {
                    e.printStackTrace();
            }
            return ascii;
    }

对于 word 理想输出，我使用了类似的解决方案。我也在对单词中的每个字母进行规范化，然后我对这些值进行平均。稍后，我将对这些值进行非规范化以获取字符串并检查模型训练的优点。

您可以查看full code here.

Answer 2

您可以使用 Encog 的 EncogAnalyst 和 AnalystWizard 来规范化您的数据。 @JeffHeaton（Encog 的作者）的 posting 显示了一个使用 .csv 文件的示例

这些类可以对数字和“名义”数据（例如您要使用的字符串）进行归一化。您可能希望对这些字符串使用“等边”归一化，因为这样可以避免神经网络的一些训练问题。

您可能还想查看这个tutorial on Encog on PluralSight，它有一个关于规范化的完整部分。

以下是 Encog 文档中的一个示例，该示例展示了如何使用代码（没有 .csv 文件）规范化字段：

var fuelStats = new NormalizedField( NormalizationAction.Normalize , ”fuel”, 200, 0, -0.9, 0.9) ;

28 为 Encog 获取数据 对于上面的示例，范围被标准化为 -0.9 到 0.9。这与 -1 和 1 之间的归一化非常相似，但不那么极端。这有时可以产生更好的结果。众所周知，燃料的可接受范围在 0 到 200 之间。现在已经创建了字段对象，很容易对值进行归一化。这里将值 100 归一化为变量 n。双 n = fuelStats .Normalize(100);要将 n 反规范化回原始燃料值，请使用以下代码：

double f = fuelStats .Denormalize(n);