Java Encog-如何为神经网络加载训练数据

我在实际操作中看到的

NeuralDataSet

对象只是XOR，它只是两个小数据数组。。。我无法从

MLDataSet

上的文档中找出任何东西

似乎所有的东西都必须马上装上。然而，我想循环使用训练数据，直到达到EOF，然后将其计为1个历元。。但是，我所看到的所有数据都必须从一开始就加载到2D数组中。我怎样才能避开这件事

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。除此之外，我在这里还没有发现类似的问题。

这是可能的，您可以使用支持流式操作的数据集的现有实现，也可以在任何源上实现自己的。请查看并以代码为例。如果您有特定的格式，则必须实现编解码器。对于CSV，已经有了一个实现，但我还没有检查它是否基于内存

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请记住，在执行此操作时，您的数据将在每个历元中完全流式传输，根据我的经验，这是一个比网络实际计算更高的瓶颈

出于好奇：你为什么要流式传输数据，这是一个内存/容量问题吗？@ElmarWeber，因为数据相当大，更重要的是，我已经用另一个神经网络实现了。这个实现一次反向传播一个输入，我只是在整个输入文件中循环，并为每个扫描的项目调用mlp.backprop（nextInput）。基本上，我训练网络的数据来自布朗语料库。这与使用简单XOR的示例不同，在这里我可以硬编码。目前，我有棕色的语料库文件，其中每个单词和标记都用空格分隔。我目前使用的网络不是将整个语料库加载到内存中，而是逐句加载，一次训练（反向传播）一个单词。这有意义吗？我只是尝试使用另一个网络，因为我认为我当前使用的网络中可能有一个bug。不确定我是否正确，但您描述它的方式意味着SQLNeuralDataSet的实现方式会起作用，对吗？您可以对每个字的输入和输出值进行编码，运行backprop，获取下一个值，等等。如果您确实希望逐行进行，而不是像默认实现那样成批工作，只需将批大小设置为1。最后，你有两段代码：一个输入和输出项的MultDATA数据和一行一行的数据。好的，事实上，我使用的是文本文件而不是SQL，这使我甚至不考虑SQLNoRalDATA数据集，谢谢，我会研究的。还有一个CSVNeuralDataSet遵循相同的模式，但我没有检查它是否实现了逐行模式，或者只是将整个文件加载到内存中。