C# 编码输入层大小错误？

所以我对Encog是新手，我跟随希顿先生介绍了C#中的Encog，并尝试了一下。我的简单练习是开发一个网络，根据年龄预测一个人的“精神错乱程度”，我提供了一套培训。然而，我发现自己面临着这个问题：

“输入层大小6必须与培训输入大小1匹配。”

我肯定我在某个地方犯了一个大错误，这是我的简单代码

public static double[][] InsanityInput = 
{
     //age
     new double[1]{20},
     new double[1]{25},
     new double[1]{30},
     new double[1]{35},
     new double[1]{40},
     new double[1]{45}
};   
public static double[][] InsanityIDEAL = 
{
     //insanity level
     new double[1]{100},
     new double[1]{90},
     new double[1]{75},
     new double[1]{60},
     new double[1]{30},
     new double[1]{20}
};

static void Main(string[] args)
{
     BasicNetwork network = new BasicNetwork();
     network.AddLayer(new BasicLayer(new ActivationSigmoid(), true, 6)); //input layer
     network.AddLayer(new BasicLayer(new ActivationSigmoid(), true, 6)); //hidden layer
     network.AddLayer(new BasicLayer(new ActivationSigmoid(), true, 1)); //output layer
     network.Structure.FinalizeStructure();
     network.Reset();
     INeuralDataSet trainingSet = new BasicNeuralDataSet(InsanityInput, InsanityIDEAL);
     ITrain train = new ResilientPropagation(network, trainingSet);

     int epoch = 1;
     do
     {
         train.Iteration();
         Console.WriteLine("Epoch #" + epoch + " Error:" + train.Error);
         epoch++;
     } while((epoch<5000)&&(train.Error > 0.001));

     double[] inputArray = {27}; //input the age
     INeuralData inputData = new BasicNeuralData(inputArray);
     INeuralData outputData = network.Compute(inputData);
     Console.WriteLine("\nNetwork Prediction: " + outputData.ToString());

     Console.ReadKey();
 }

public static double[][]InsanityInput=
{
//年龄
新的双[1]{20}，
新的双[1]{25}，
新的双[1]{30}，
新的双[1]{35}，
新的双[1]{40}，
新的双[1]{45}
};   
public static double[][]疯狂交易=
{
//精神错乱水平
新的双[1]{100}，
新的双[1]{90}，
新的双[1]{75}，
新的双[1]{60}，
新的双[1]{30}，
新的双[1]{20}
};
静态void Main（字符串[]参数）
{
基本网络=新的基本网络（）；
AddLayer（新的BasicLayer（新的ActivationSigmoid（），true，6））；//输入层
AddLayer（新的BasicLayer（新的ActivationSigmoid（），true，6））；//隐藏层
AddLayer（新的BasicLayer（新的ActivationSigmoid（），true，1））；//输出层
network.Structure.FinalizeStructure（）；
Reset（）；
INeuralDataSet trainingSet=新的基本EURALDataset（InsanityInput，InsanityIDEAL）；
ITrain train=新的弹性传播（网络、培训集）；
int epoch=1；
做
{
train.Iteration（）；
Console.WriteLine（“Epoch#“+Epoch+”错误：“+train.Error”）；
epoch++；
}而（（0.001））；
double[]inputArray={27}；//输入年龄
INeuralData inputData=新的基本EURALDATA（输入阵列）；
INeuralData outputData=网络.Compute（输入数据）；
Console.WriteLine（“\n网络预测：+outputData.ToString（））；
Console.ReadKey（）；
}

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事实上，这与希顿先生在教程中讨论的代码相同。请帮帮我，谢谢

短：

线

洛克应该这样吗

  network.AddLayer(new BasicLayer(new ActivationSigmoid(), true, 1)); //input layer

原因：

你正在建立基本的神经网络，事实上。作为输入，您提供一个值年龄，作为输出，您需要一个疯狂级别的数字。在你的代码中，你创建了一个期望6个信号作为输入的网络，但你只提供了一个年龄，而Encog不知道其他5个神经元上应该有什么信号

您的网络如下所示：

我将无信号输入标记为红色。因为您只需要增加一个变量，所以需要将输入层减少到1。 代码中的另一个错误是缺少。您获得范围（0-100）内的输入，并期望范围（0-100）内的输出。结果集的形式为0到1，所以在训练网络之前，您需要规范化训练集。在测试网络时，请记住规范化输出。你可以用任何方法来做

  network.AddLayer(new BasicLayer(new ActivationSigmoid(), true, 1)); //input layer