NeuralNetwork

Сборка: NN;

Пространство имен: Prognoz.Platform.Interop.NN;

Описание

Класс NeuralNetwork предназначен для работы с искусственными нейронными сетями.

Комментарии

Используя данный класс, можно создать, обучить и использовать сеть обратного распространения или самоорганизующуюся карту Кохонена.

Методы объекта класса, унаследованные от INeuralNetwork

  Имя метода Краткое описание
ApplyConvexCombinationFactor Метод ApplyConvexCombinationFactor применяет выпуклое комбинаторное преобразование к входным элементам сети.
CreateNetwork Метод CreateNetwork создает нейронную сеть по заданному строковому представлению.
CreateNetworkEx Метод CreateNetworkEx создает нейронную сеть по заданным параметрам.
DeleteNetwork Метод DeleteNetwork удаляет нейронную сеть.
DeltasMinimumReachedBP Метод DeltasMinimumReachedBP возвращает признак того, что значение delta достигло заданного уровня.
ExportSynapses Метод ExportSynapses возвращает строковое представление сети.
GetClosestNeuron Метод GetClosestNeuron возвращает индекс нейрона, вектор веса которого меньше всего отличается от тестируемого входного вектора.
GetError Метод GetError возвращает код последней ошибки нейронной сети.
GetInputValues Метод GetInputValues возвращает вещественный массив входных значений сети.
GetLearnRadius Метод GetLearnRadius возвращает значение шага обучения для указанного слоя.
GetLearnRate Метод GetLearnRate возвращает значение коэффициента обучения для указанного слоя.
GetMaximumWeightDelta Метод GetMaximumWeightDelta возвращает максимальное значение delta среди всех весов синапсов.
GetNumberOfInputs Метод GetNumberOfInputs возвращает количество входов сети.
GetNumberOfLayers Метод GetNumberOfLayers возвращает число слоев в нейронной сети.
GetNumberOfOutputs Метод GetNumberOfOutputs возвращает число выходов сети.
GetOutputValues Метод GetOutputValues возвращает массив выходных значений сети.
GetOutputWidth Метод GetOutputWidth возвращает число строк в выходном слое самоорганизующейся карты Кохонена.
GetRowWidth Метод GetRowWidth возвращает число строк в выходном слое самоорганизующейся карты Кохонена.
GetRowWidthEx Метод GetRowWidthEx возвращает число строк в указанном слое самоорганизующейся карты Кохонена.
GetSynapse Метод GetSynapse возвращает значение веса указанного синапса.
GetUseVectorScalar Метод GetUseVectorScalar возвращает признак того, используется ли алгоритм скалярного умножения векторов для вычисления расстояния между нейронами указанного слоя.
ImportSynapses Метод ImportSynapses загружает значения весов синапсов из строкового представления.
InitSynapses Метод InitSynapses задает значения весов синапсов для указанного слоя по заданным параметрам.
InitSynapsesConvex Метод InitSynapsesConvex задает значения весов синапсов используя алгоритм выпуклой комбинации.
InitSynapsesConvexEx Метод InitSynapsesConvexEx задает значения весов синапсов для указанного слоя используя алгоритм выпуклой комбинации.
LearnBack Метод LearnBack выполняет итерацию по обучению сети обратного распространения.
LearnSOFM Метод LearnSOFM выполняет обучение самоорганизующейся карты Кохонена.
NormalizeInputValues Метод NormalizeInputValues нормализует входные данные сети.
NormalizeInputValuesEx Метод NormalizeInputValuesEx нормализует входные данные указанного слоя.
NormalizeSynapses Метод NormalizeSynapses нормализует значения весов синапсов всех слоев сети.
NormalizeSynapsesEx Метод NormalizeSynapsesEx нормализует значения весов для синапсов указанного слоя.
PropagateBP Метод PropagateBP выполняет распространение сигнала в сети обратного распространения.
PropagateSOFM Метод PropagateSOFM распространяет сигнал по самоорганизующейся сети Кохонена.
SetInputValues Метод SetInputValues устанавливает входные значения сети.
SetInputValuesConvex Метод SetInputValuesConvex устанавливает входные значения сети с использованием выпуклого комбинаторного преобразования.
SetInputValuesConvexEx Метод SetInputValuesConvexEx устанавливает входные значения сети с использованием выпуклого комбинаторного преобразования и возможностью нормализации.
SetLearnRadius Метод SetLearnRadius устанавливает шаг обучения сети.
SetLearnRadiusEx Метод SetLearnRadiusEx устанавливает шаг обучения сети.
SetLearnRate Метод SetLearnRate устанавливает коэффициент обучения.
SetLearnRateEx Метод SetLearnRateEx устанавливает коэффициент обучения для указанного слоя.
SetMju Метод SetMju устанавливает коэффициент момента инерции для обучения всех слоев сети обратного распространения.
SetMjuEx Метод SetMjuEx устанавливает коэффициент момента инерции обучения для указанного слоя сети обратного распространения.
SetNju Метод SetNju устанавливает скорость обучения сети с обратным распространением.
SetNjuEx Метод SetNjuEx устанавливает скорость обучения для указанного слоя сети с обратным распространением.
SetOutputWidth Метод SetOutputWidth устанавливает число строк в выходном слое самоорганизующейся карты Кохонена.
SetRowWidth Метод SetRowWidth устанавливает число строк в выходном слое самоорганизующейся карты Кохонена.
SetRowWidthEx Метод SetRowWidthEx устанавливает число строк в указанном слое самоорганизующейся карты Кохонена.
SetSigmoidAlpha Метод SetSigmoidAlpha устанавливает значение коэффициента Alpha для сигмоидальных функций распространения сигнала в сети.
SetSigmoidFuncs Метод SetSigmoidFuncs устанавливает тип распространения сигнала в сети.
SetSigmoidFuncsEx Метод SetSigmoidFuncs устанавливает тип распространения сигнала в сети для указанного слоя.
SetSynapse Метод SetSynapse устанавливает значение веса указанного синапса.
SetUseVectorScalar Метод SetUseVectorScalar определяет, применять ли алгоритм скалярного умножения векторов для вычисления расстояния между нейронами.
SetUseVectorScalarEx Метод SetUseVectorScalarEx определяет, применять ли алгоритм скалярного умножения векторов для вычисления расстояния между нейронами указанного слоя.

См. также:

Классы сборки NN