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