Brain.js NaN 训练结果

Question

我正在尝试训练一个网络，该网络作为输入采用包含一些预定义值的特定字符串，稍后我将从数据库或 JSON 中提取这些值。 我通过将每个字符的 ACII 值除以 1000 来对数据进行归一化，这使我得到输入字符串的每个字符的 0 到 1 之间的值数组。 错误是当我开始训练时出现训练错误：NaN，奇怪的是如果我只有一个输入它就可以工作，下面是代码。

var brain = require('brain.js');

function normalize(string){
  var input = [];
  for(let i=0; i<string.length; i++){
    input.push(string.charCodeAt(i)/1000);
  }
  return input;
}

function convert_ascii(ascii){
  var string = '';
  for(let i=0; i<ascii.length;i++){
    string += String.fromCharCode(ascii[i]*1000);
  }
  return string;
}

var string1 = normalize('Invoice Number IN-7688998788963');
var string2 = normalize('Invoice Date April 19, 2019');
var string3 =  normalize('Due Date May 3, 2019');
var string4 = normalize('Total Due $104.50');
var string5 = normalize('Sub Total $95.00');
var string6 = normalize('Tax $9.50');
const net = new brain.NeuralNetwork();
net.train([
  { input: string1, output: { invoice_num: 1 } },
  { input: string2, output: { date: 1 } },
  { input: string3, output: { due_date: 1 } },
  { input: string4, output: { total_due: 1 } },
  { input: string5, output: { sub_total: 1 } },
  { input: string6, output: { tax: 1 } }
], {
  log: detail => console.log(detail), iterations: 1500
});

let output = net.run(normalize('Invoice Number 1241341'));

console.log(output);

波纹管代码有效：

var brain = require('brain.js');

function normalize(string){
  var input = [];
  for(let i=0; i<string.length; i++){
    input.push(string.charCodeAt(i)/1000);
  }
  return input;
}

function convert_ascii(ascii){
  var string = '';
  for(let i=0; i<ascii.length;i++){
    string += String.fromCharCode(ascii[i]*1000);
  }
  return string;
}

var string1 = normalize('Invoice Number IN-7688998788963');
var string2 = normalize('Invoice Date April 19, 2019');
var string3 =  normalize('Due Date May 3, 2019');
var string4 = normalize('Total Due $104.50');
var string5 = normalize('Sub Total $95.00');
var string6 = normalize('Tax $9.50');
const net = new brain.NeuralNetwork();
net.train([
  { input: string1, output: { invoice_num: 1 } }
], {
  log: detail => console.log(detail), iterations: 1500
});

let output = net.run(normalize('Invoice Number 1241341'));

console.log(output);

Answer 1

你有没有解决过 NaN 问题。 我在 net.biases、net.changes、net.deltas 等中得到了相同的...训练后，运行后我总是得到 NaN。

我正在将我的字符串转换为数字，然后缓冲数组以使它们的长度都相同。 我见过文本作为对象键值直接发送到火车中的示例，但是一旦我离开给出的示例并尝试我自己的数据，NaN。

有趣的是，在您的第二个示例中，您在规范化字符串中包含了标题，而不仅仅是数据值。 这对事情有何影响？

我意识到这是很久以前的事了，从那时起你可能已经继续前进了，但也许你可以在我发疯之前阐明一些观点并把我推向正确的方向:-)

Answer 2

我相信这与 NeuralNetwork 对象仅在所有神经元长度相同时才接受输入有关。 我认为我见过的字符串输入示例使用的是 LSTM()，所以...

我变了：

const net = new brain.NeuralNetwork()
net.train(/* your input / config here */)

到：

const net = new brain.recurrent.LSTM()
const train = net.train(/* your input / config here */)
console.log(train)

每次迭代都给我一个训练错误并记录：

{error: 0.011269339231430813, iterations: 150}