blocks|key|3117006|text|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|3117007|我想使用一个适应度函数来训练我的神经网络。这个是可能的吗？|blockquote|3117008|3117009|3117010|Fitness+functions判断效率(标记或从生成的数据中选择)；而不是网络本身的函数。|offset|length|3117011|3117012|是否可以告诉FANN使用适应度函数而不是固定的数据集来训练NN？|3117013|3117014|3117015|fann_train使用FANN_TRAIN_INCREMENTAL调整每个单独集的权重。|style|CODE|3117016|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://en.wikipedia.org/wiki/Fitness_function|1|http://leenissen.dk/fann/html/files/fann_train-h.html#fann_train|2|http://leenissen.dk/fann/html/files/fann_data-h.html#fann_train_enum^0|0|0|0|0|0|H|0|0|0|0|0|0|0|A|C|M|0|A|1|C|M|2|0^^$0|@$1|2|3|-4|4|5|6|14|7|@]|8|@]|9|$]]|$1|A|3|B|4|C|6|15|7|@]|8|@]|9|$]]|$1|D|3|-4|4|5|6|16|7|@]|8|@]|9|$]]|$1|E|3|-4|4|5|6|17|7|@]|8|@]|9|$]]|$1|F|3|G|4|5|6|18|7|@]|8|@$H|19|I|1A|1|1B]]|9|$]]|$1|J|3|-4|4|5|6|1C|7|@]|8|@]|9|$]]|$1|K|3|L|4|C|6|1D|7|@]|8|@]|9|$]]|$1|M|3|-4|4|5|6|1E|7|@]|8|@]|9|$]]|$1|N|3|-4|4|5|6|1F|7|@]|8|@]|9|$]]|$1|O|3|P|4|5|6|1G|7|@$H|1H|I|1I|Q|R]|$H|1J|I|1K|Q|R]]|8|@$H|1L|I|1M|1|1N]|$H|1O|I|1P|1|1Q]]|9|$]]|$1|S|3|-4|4|5|6|1R|7|@]|8|@]|9|$]]]|T|$U|$4|V|W|X|9|$Y|Z]]|10|$4|V|W|X|9|$Y|11]]|12|$4|V|W|X|9|$Y|13]]]]

<blockquote>
 I would like to use a fitness function to train my NN. Is this possible?
</blockquote>

<a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Fitness_function" rel="nofollow noreferrer">Fitness functions</a> judge efficiency (to label- or select from generated data); not a function of the network itself.

<blockquote>
 Is it possible to tell FANN to use a fitness function rather than a fixed data set to train a NN?
</blockquote>

<a href="http://leenissen.dk/fann/html/files/fann_train-h.html#fann_train" rel="nofollow noreferrer"><code>fann_train</code></a> adjusts weights per individual set using <a href="http://leenissen.dk/fann/html/files/fann_data-h.html#fann_train_enum" rel="nofollow noreferrer"><code>FANN_TRAIN_INCREMENTAL</code></a>.

I am looking at <a href="http://leenissen.dk/fann/wp/" rel="nofollow noreferrer">FANN</a> (Fast Artificial Neural Network) to create a neural network to drive a car around a track in a simulation.

It's possible to train on a fixed data set, but this isn't suitable for training a car to drive. I would like to use a fitness function to train my NN. Is this possible?

Is it possible to tell FANN to use a fitness function rather than a fixed data set to train a NN?

Training on a fitness function

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

页面排版不美观，阅读体验差。

文章

问答

视频

教程

学习中心

腾讯云实验室

直播

竞赛

腾讯云代码分析专区

腾讯iOA零信任安全管理系统专区

腾讯云架构师技术同盟交流圈

腾讯云数据库专区

腾讯云智能顾问专区

腾讯云原生专区

腾讯混元专区

腾讯云TCE专区

腾讯云Lighthouse专区

腾讯云HAI专区

腾讯云Edgeone专区

腾讯云存储专区

腾讯云智能专区

腾讯轻联专区 

腾讯云开发专区

TAPD专区

腾讯轻量云游戏服专区

腾讯云最具价值专家

腾讯云架构师技术同盟

腾讯云创作之星

腾讯云开发者先锋

腾讯云AI代码助手

云原生构建

TAPD 敏捷项目管理

Cloud Studio

SDK中心

API中心

命令行工具

功能1上新10个字符

功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符。

功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符。

功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符

功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符

功能4上新

文章&问答评论现已支持表情

全新交互，全新视觉，新增快捷键、悬浮工具栏、高亮块等功能并同时优化现有功能，全面提升创作效率和体验

社区富文本编辑器全新改版！诚邀体验～ 

精选全网热门MCP server，让你的AI更好用 🚀

💥开发者 MCP广场重磅上线！

涵盖代码开发、场景应用、自动测试全流程，助你从零构建专属AI助手

一站式MCP教程库，解锁AI应用新玩法

聚焦“写作效率、视觉美观与运行性能”三方面进行全面升级，为您提供更高效、稳定的创作环境

社区富文本&Markdown编辑器全新改版上线，欢迎大家体验!

诚挚邀请您参与本次调研，分享您的真实使用感受与建议。您的反馈至关重要，感谢您的支持与参与！

社区新版编辑器体验调研

我正在寻找 (快速人工神经网络)来创建一个神经网络，在模拟中驾驶一辆汽车绕着赛道行驶。可以在固定数据集上进行训练，但这不适合训练汽车驾驶。我想使用一个适应度函数来训练我的神经网络。这个是可能的吗？可以告诉FANN使用适应度函数而不是固定的数据集来训练NN吗？

问关于健身函数的训练
EN

回答 1

Stack Overflow用户

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐

问关于健身函数的训练EN