INeuralNetwork.GetClosestNeuron

Синтаксис

GetClosestNeuron: Integer;

Описание

Метод GetClosestNeuron возвращает индекс нейрона, вектор веса которого меньше всего отличается от тестируемого входного вектора.

Комментарии

GetClosestNeuron применяется только для самоорганизующихся карт Кохонена.

После создания и обучения самоорганизующаяся карта Кохонена может классифицировать подаваемый входной вектор и определить его класс. Классом называется возвращаемый индекс нейрона. Общее число классов равно числу нейронов в выходном слое сети и может быть получено при помощи метода INeuralNetwork.GetNumberOfOutputs.

Самоорганизующаяся карта Кохонена может быть представлена линейно (все нейроны входного слоя образуют единственную строку) или в виде двухмерной карты (нейроны входного слоя образуют прямоугольник или квадрат). По умолчанию используется линейное представление, но его можно изменить, задав число строк методом INeuralNetwork.SetRowWidth или INeuralNetwork.SetRowWidthEx. Например, первый слой сети состоит из 20 нейронов. Если указать, что слой содержит 4 строки, то карта будет представлена в виде прямоугольника со сторонами 4x5 нейронов. Обучение и работа с картой будет вестись в соответствии с заданной логической структурой. Получить текущее число строк карты можно используя метод INeuralNetwork.GetRowWidth или INeuralNetwork.GetRowWidthEx.

Обычно самоорганизующаяся карта Кохонена состоит из одного слоя нейронов. Данный слой является одновременно входным и выходным. Сети с большим числом слоев непредсказуемы и необучаемы.

Пример использования метода GetClosestNeuron:

После этого можно классифицировать тестируемые входные векторы. Вызовите INeuralNetwork.PropagateSOFM, затем GetClosestNeuron.

Пример

В качестве примера приведен метод, на вход которого подается самоорганизующаяся карта Кохонена (параметр Net). Для выполнения примера добавьте ссылки на системные сборки «NN», «IO».

Sub m_SetRowWidth(Net: NeuralNetwork);
Var
    epoch, i, NumberOfInp, j: Integer;
    OutputRes, InpData: Array Of Double;
    NetFile: File;
    TextW: ITextWriter;
Begin
    TextW := NetFile.OpenTextWriter("C:/LearnRes.txt", True);
    If Net.GetRowWidth = 1 Then
        Net.SetRowWidth(2);
    End If;
    Net.InitSynapsesConvex;
    For epoch := 1 To 100 Do
        Net.PropagateSOFM;
        Net.LearnSOFM;
        OutputRes := Net.GetOutputValues;
        TextW.WriteLnString("Эпоха обучения '" + epoch.ToString + "'. Выходные значения:");
        For i := 0 To OutputRes.Length - 1 Do
            TextW.WriteLnString("  " + OutputRes[i].ToString);
        End For;
    End For;
    TextW.WriteLnString("Обучение завершено");
    TextW.WriteLnString("------------------");
    TextW.WriteLnString("Классификация");
    TextW.WriteLnString("Число классов: " + Net.GetNumberOfOutputs.ToString);
    NumberOfInp := Net.GetNumberOfInputs;
    InpData := New Double[NumberOfInp];
    For i := 0 To 5 Do
        TextW.WriteLnString("Входной вектор '" + i.ToString + "': ");
        For j := 0 To NumberOfInp - 1 Do
            InpData[j] := i + j * 0.33;
            TextW.WriteLnString("  " + InpData[j].ToString);
        End For;
        Net.SetInputValuesConvex(InpData, 1);
        Net.PropagateSOFM;
        TextW.WriteLnString("  Класс: " + Net.GetClosestNeuron.ToString);
    End For;
    Net.DeleteNetwork;
End Sub m_SetRowWidth;

После вызова метода карта Кохонена будет преобразована в решетку (если она имела линейный вид). Также карта будет обучена. Выходные данные, меняющиеся в процессе обучения, будут выведены в файл «C:/LearnRes.txt». Затем будут протестированы шесть векторов. Их данные и класс будут выведены в файл «C:/LearnRes.txt». После классификации векторов карта будет уничтожена.

См. также:

INeuralNetwork