NN > Интерфейсы сборки NN > INeuralNetwork
Сборка: NN;
Пространство имен: Prognoz.Platform.Interop.NN;
Интерфейс INeuralNetwork предназначен для работы с искусственными нейронными сетями.
INeuralNetwork
Используя данный интерфейс, можно создать, обучить и использовать сеть обратного распространения или самоорганизующуюся карту Кохонена.
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: