ISmBackPropagation.DeltasMinimum

Синтаксис Fore

DeltasMinimum: Double;

Синтаксис Fore.NET

DeltasMinimum: double;

Описание

Свойство DeltasMinimum определяет минимальное значение параметра точности delta.

Комментарии

delta - это значение ошибки, которое будет использовано для изменения веса синапса. Если значение delta для всех весов меньше, чем DeltasMinimum, то процесс обучения закончен.

Пример Fore

Для выполнения примера добавьте ссылки на системные сборки: MathFin, Stat.

Sub UserBackP;
Var
    NN: SmBackPropagation;
    y, x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10: Array[15] Of Double;
    x11, x12, x13, x14, x15, x16, x17, x18, x19, x20: Array[15] Of Double;
    x21, x22, x23, x24, x25, x26, x27, x28, x29, x30: Array[15] Of Double;
    Ex: ISlSeries;
    res, i, j: Integer;
    masI, PerformanceMatrix: Array Of Double;
    CatList, CategoriesList, KfoldIntervals: Array Of Integer;
    s: String;
    CrossValidation: ICrossValidation;
    CrossValPerf: ICrossValidationPerformanceScores;
Begin
    NN := New SmBackPropagation.Create;
    // Генерируем исходные данные. 15-ть объектов с 30-ю признаками
    For i := 0 To 14 Do
        x1[i] := Math.RandBetween(-5, 5); x16[i] := Math.RandBetween(-5, 5);
        x2[i] := Math.RandBetween(-5, 5); x17[i] := Math.RandBetween(-5, 5);
        x3[i] := Math.RandBetween(-5, 5); x18[i] := Math.RandBetween(-5, 5);
        x4[i] := Math.RandBetween(-5, 5); x19[i] := Math.RandBetween(-5, 5);
        x5[i] := Math.RandBetween(-5, 5); x20[i] := Math.RandBetween(-5, 5);
        x6[i] := Math.RandBetween(-5, 5); x21[i] := Math.RandBetween(-5, 5);
        x7[i] := Math.RandBetween(-5, 5); x22[i] := Math.RandBetween(-5, 5);
        x8[i] := Math.RandBetween(-5, 5); x23[i] := Math.RandBetween(-5, 5);
        x9[i] := Math.RandBetween(-5, 5); x24[i] := Math.RandBetween(-5, 5);
        x10[i] := Math.RandBetween(-5, 5); x25[i] := Math.RandBetween(-5, 5);
        x11[i] := Math.RandBetween(-5, 5); x26[i] := Math.RandBetween(-5, 5);
        x12[i] := Math.RandBetween(-5, 5); x27[i] := Math.RandBetween(-5, 5);
        x13[i] := Math.RandBetween(-5, 5); x28[i] := Math.RandBetween(-5, 5);
        x14[i] := Math.RandBetween(-5, 5); x29[i] := Math.RandBetween(-5, 5);
        x15[i] := Math.RandBetween(-5, 5); x30[i] := Math.RandBetween(-5, 5);
    End For;
    // Значения объясняемого ряда
    y[0] := 1; y[5] := 6; y[10] := -1;
    y[1] := 2; y[6] := 4; y[11] := -1;
    y[2] := 5; y[7] := 8; y[12] := -1;
    y[3] := 4; y[8] := 8; y[13] := -1;
    y[4] := 5; y[9] := 7; y[14] := -1;
    // Задаем объясняемый ряд
    NN.Dependent.Value := y;
    // Задаем объясняющие ряды
    Ex := NN.Explanatories;
    Ex.Add.Value := x1; Ex.Add.Value := x11; Ex.Add.Value := x21;
    Ex.Add.Value := x2; Ex.Add.Value := x12; Ex.Add.Value := x22;
    Ex.Add.Value := x3; Ex.Add.Value := x13; Ex.Add.Value := x23;
    Ex.Add.Value := x4; Ex.Add.Value := x14; Ex.Add.Value := x24;
    Ex.Add.Value := x5; Ex.Add.Value := x15; Ex.Add.Value := x25;
    Ex.Add.Value := x6; Ex.Add.Value := x16; Ex.Add.Value := x26;
    Ex.Add.Value := x7; Ex.Add.Value := x17; Ex.Add.Value := x27;
    Ex.Add.Value := x8; Ex.Add.Value := x18; Ex.Add.Value := x28;
    Ex.Add.Value := x9; Ex.Add.Value := x19; Ex.Add.Value := x29;
    Ex.Add.Value := x10; Ex.Add.Value := x20; Ex.Add.Value := x30;
    // Число нейронов во внутреннем слое
    NN.Neurons := 22;
    // Число итераций
    NN.Epoch := 400;
    // Минимальное значение delta
    NN.DeltasMinimum := 0.001;
    // Задаем параметры кросс-валидации
    CrossValidation := NN.CrossValidation;
    CrossValidation.SamplingType := CrossValidationSamplingType.Kfold;
    CrossValidation.NumberOfFolds := 8;
    // Выполняем расчёт и выводим результаты
    res := NN.Execute;
    If res = 0 Then
        Debug.WriteLine(" == Заполнение по шаблону == ");
        Debug.WriteLine("До После ");
        masI := NN.FilledDependent.Value;
        For i := 0 To y.Length - 1 Do
            If y[i] <> -1 Then
                s := y[i].ToString;
            Else
                s := "-";
            End If;
            s := s + "    " + masI[i].ToString;
            Debug.WriteLine(s);
        End For;

        // Выводим список категорий
        CatList := NN.CategoriesList;
        If CatList.Length > 0 Then
            Debug.WriteLine(" == Список категорий == "); Debug.Indent;
            For i := 0 To CatList.Length - 1 Do
                Debug.WriteLine(CatList[i]);
            End For;
            Debug.Unindent;
        End If;
        // Выводим сводные результаты классификации
        Debug.WriteLine(" === Сводные результаты классификации ===");
        Debug.Indent;
        s := "";
        For i := 0 To NN.ClassificationSummary.GetUpperBound(1) Do
            For j := 0 To NN.ClassificationSummary.GetUpperBound(2) Do
                s := s + NN.ClassificationSummary[i, j].ToString + " ";
            End For;
            Debug.WriteLine(s);
            s := "";
        End For;
        Debug.Unindent;
        // Выводим результаты кросс-валидации
        NN.ExecuteValidation;
        CrossValPerf := NN.PerformanceScores;
        Debug.WriteLine(" === Результаты кросс-валидации === ");
        Debug.Indent;
        Debug.WriteLine("Анализируемый признак: " + CrossValPerf.ClassificatorName);
        Debug.Write("Количество факторов, влияющих на анализируемый признак: ");
        Debug.WriteLine(CrossValPerf.FactorsNumber);
        Debug.WriteLine("Количество наблюдений: " + CrossValPerf.ObservationsNumber.ToString);
        Debug.WriteLine("Количество повторений: " + CrossValidation.NumberOfRandomTests.ToString);
        Debug.WriteLine("Точность классификации: " + CrossValPerf.ClassificationAccuracy.ToString);
        Debug.WriteLine("Категории:");
        Debug.Indent;
        CategoriesList := CrossValPerf.CategoriesList;
        For i := 0 To CategoriesList.Length - 1 Do
            Debug.WriteLine(CategoriesList[i]);
        End For;
        Debug.Unindent;
        Debug.WriteLine("Интервалы для блоков:");
        Debug.Indent;
        KfoldIntervals := CrossValPerf.KfoldIntervals;
        For i := 0 To KfoldIntervals.Length - 1 Do
            Debug.WriteLine(KfoldIntervals[i]);
        End For;
        Debug.Unindent;
        Debug.WriteLine("Корректная классификация:");
        Debug.Indent;
        PerformanceMatrix := CrossValPerf.PerformanceMatrix;
        For i := 0 To PerformanceMatrix.GetUpperBound(1) - 1 Do
            For j := 0 To PerformanceMatrix.GetUpperBound(2) - 1 Do
                Debug.Write(PerformanceMatrix[i, j].ToString + #9);
            End For;
            Debug.WriteLine("");
        End For;
        Debug.Unindent;
        Debug.Unindent;
    End If;
End Sub UserBackP;

В результате выполнения примера для указанных данных будет выполнена кластеризация с помощью сети обратного распространения, в окно консоли будут выведены результаты кластеризации, список категорий, сводные результаты классификации и результаты кросс-валидации.

Пример Fore.NET

Необходимые требования и результат выполнения примера Fore.NET совпадают с примером Fore.

Imports Prognoz.Platform.Interop.MathFin;
Imports Prognoz.Platform.Interop.Stat;
…
Public Shared Sub UserBackP();
Var
    NN: SmBackPropagation;
    y, x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10: Array[15] Of Double;
    x11, x12, x13, x14, x15, x16, x17, x18, x19, x20: Array[15] Of Double;
    x21, x22, x23, x24, x25, x26, x27, x28, x29, x30: Array[15] Of Double;
    Ex: ISlSeries;
    res, i, j: Integer;
    CatList, masI, PerformanceMatrix, CategoriesList, KfoldIntervals: System.Array;
    m: Prognoz.Platform.Interop.MathFin.MathClass;
    s: string;
    CrossValidation: ICrossValidation;
    CrossValPerf: ICrossValidationPerformanceScores;
Begin
    NN := New SmBackPropagation.Create();
    // Генерируем исходные данные. 15-ть объектов с 30-ю признаками
    m := New Prognoz.Platform.Interop.MathFin.MathClass.Create();
    For i := 0 To 14 Do
        x1[i] := m.RandBetween(-5, 5); x16[i] := m.RandBetween(-5, 5);
        x2[i] := m.RandBetween(-5, 5); x17[i] := m.RandBetween(-5, 5);
        x3[i] := m.RandBetween(-5, 5); x18[i] := m.RandBetween(-5, 5);
        x4[i] := m.RandBetween(-5, 5); x19[i] := m.RandBetween(-5, 5);
        x5[i] := m.RandBetween(-5, 5); x20[i] := m.RandBetween(-5, 5);
        x6[i] := m.RandBetween(-5, 5); x21[i] := m.RandBetween(-5, 5);
        x7[i] := m.RandBetween(-5, 5); x22[i] := m.RandBetween(-5, 5);
        x8[i] := m.RandBetween(-5, 5); x23[i] := m.RandBetween(-5, 5);
        x9[i] := m.RandBetween(-5, 5); x24[i] := m.RandBetween(-5, 5);
        x10[i] := m.RandBetween(-5, 5); x25[i] := m.RandBetween(-5, 5);
        x11[i] := m.RandBetween(-5, 5); x26[i] := m.RandBetween(-5, 5);
        x12[i] := m.RandBetween(-5, 5); x27[i] := m.RandBetween(-5, 5);
        x13[i] := m.RandBetween(-5, 5); x28[i] := m.RandBetween(-5, 5);
        x14[i] := m.RandBetween(-5, 5); x29[i] := m.RandBetween(-5, 5);
        x15[i] := m.RandBetween(-5, 5); x30[i] := m.RandBetween(-5, 5);
    End For;
    // Значения объясняемого ряда
    y[0] := 1; y[5] := 6; y[10] := -1;
    y[1] := 2; y[6] := 4; y[11] := -1;
    y[2] := 5; y[7] := 8; y[12] := -1;
    y[3] := 4; y[8] := 8; y[13] := -1;
    y[4] := 5; y[9] := 7; y[14] := -1;
    // Задаем объясняемый ряд
    NN.Dependent.Value := y;
    // Задаем объясняющие ряды
    Ex := NN.Explanatories;
    Ex.Add().Value := x1; Ex.Add().Value := x11; Ex.Add().Value := x21;
    Ex.Add().Value := x2; Ex.Add().Value := x12; Ex.Add().Value := x22;
    Ex.Add().Value := x3; Ex.Add().Value := x13; Ex.Add().Value := x23;
    Ex.Add().Value := x4; Ex.Add().Value := x14; Ex.Add().Value := x24;
    Ex.Add().Value := x5; Ex.Add().Value := x15; Ex.Add().Value := x25;
    Ex.Add().Value := x6; Ex.Add().Value := x16; Ex.Add().Value := x26;
    Ex.Add().Value := x7; Ex.Add().Value := x17; Ex.Add().Value := x27;
    Ex.Add().Value := x8; Ex.Add().Value := x18; Ex.Add().Value := x28;
    Ex.Add().Value := x9; Ex.Add().Value := x19; Ex.Add().Value := x29;
    Ex.Add().Value := x10; Ex.Add().Value := x20; Ex.Add().Value := x30;

    // Число нейронов во внутреннем слое
    NN.Neurons := 22;
    // Число итераций
    NN.Epoch := 400;
    // Минимальное значение delta
    NN.DeltasMinimum := 0.001;
    // Задаем параметры кросс-валидации
    CrossValidation := NN.CrossValidation;
    CrossValidation.SamplingType := CrossValidationSamplingType.cvstKfold;
    CrossValidation.NumberOfFolds := 4;
    // Выполняем расчёт и выводим результаты
    res := NN.Execute();
    If res = 0 Then
        System.Diagnostics.Debug.WriteLine(" == Заполнение по шаблону == ");
        System.Diagnostics.Debug.WriteLine("До После ");
        masI := NN.FilledDependent.Value;
        For i := 0 To y.Length - 1 Do
            If y[i] <> -1 Then
                s := y[i].ToString();
            Else
                s := "-";
            End If;
            s := s + "    " + masI[i].ToString();
            System.Diagnostics.Debug.WriteLine(s)
        End For;
        // Выводим список категорий
        CatList := NN.CategoriesList;
        If CatList.Length > 0 Then
            System.Diagnostics.Debug.WriteLine(" == Список категорий == ");
            System.Diagnostics.Debug.Indent();
            For i := 0 To CatList.Length - 1 Do
                System.Diagnostics.Debug.WriteLine(CatList[i]);
            End For;
            System.Diagnostics.Debug.Unindent();
        End If;
        // Выводим сводные результаты классификации
        System.Diagnostics.Debug.WriteLine(" === Сводные результаты классификации ===");
        System.Diagnostics.Debug.Indent();
        s := "";
        For i := 0 To NN.ClassificationSummary.GetUpperBound(1) Do
            For j := 0 To NN.ClassificationSummary.GetUpperBound(0) Do
                s := s + NN.ClassificationSummary.GetValue(i, j).ToString() + " ";
            End For;
            System.Diagnostics.Debug.WriteLine(s);
            s := "";
        End For;

        // Выводим результаты кросс-валидации
        NN.ExecuteValidation();
        CrossValPerf := NN.PerformanceScores;
        System.Diagnostics.Debug.WriteLine(" === Результаты кросс-валидации === ");
        System.Diagnostics.Debug.Indent();
        System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Анализируемый признак: " + CrossValPerf.ClassificatorName);
        System.Diagnostics.Debug.Write("Количество факторов, влияющих на анализируемый признак: ");
        System.Diagnostics.Debug.WriteLine(CrossValPerf.FactorsNumber);
        System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Количество наблюдений: " + CrossValPerf.ObservationsNumber.ToString());
        System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Количество повторений: " + CrossValidation.NumberOfRandomTests.ToString());
        System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Точность классификации: " + CrossValPerf.ClassificationAccuracy.ToString());
        System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Категории:");
        System.Diagnostics.Debug.Indent();
        CategoriesList := CrossValPerf.CategoriesList;
        For i := 0 To CategoriesList.Length - 1 Do
            System.Diagnostics.Debug.WriteLine(CategoriesList[i]);
        End For;
        System.Diagnostics.Debug.Unindent();
        System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Интервалы для блоков:");
        System.Diagnostics.Debug.Indent();
        KfoldIntervals := CrossValPerf.KfoldIntervals;
        For i := 0 To KfoldIntervals.Length - 1 Do
            System.Diagnostics.Debug.WriteLine(KfoldIntervals[i]);
        End For;
        System.Diagnostics.Debug.Unindent();
        System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Корректная классификация:");
        System.Diagnostics.Debug.Indent();
        PerformanceMatrix := CrossValPerf.PerformanceMatrix;
        For i := 0 To PerformanceMatrix.GetUpperBound(0) - 1 Do
            For j := 0 To PerformanceMatrix.GetUpperBound(1) - 1 Do
                System.Diagnostics.Debug.Write(PerformanceMatrix[i, j].ToString() + char.ConvertFromUtf32(9));
            End For;
            System.Diagnostics.Debug.WriteLine("");
        End For;
        System.Diagnostics.Debug.Unindent();
        System.Diagnostics.Debug.Unindent();
    End If;
End Sub UserBackP;

См. также:

ISmBackPropagation