INeuralNetwork.LearnBack

Копировать пример

Function m_BPTrain(Net: NeuralNetwork): NeuralNetwork;
Var
    epoch, sampleNumber, i: Integer;
    NumberOfOut, NumberOfInp: Integer;
    inputs, outputs: Array Of Double;
    TextW: ITextWriter;
Begin
    TextW := File.OpenTextWriter("C:\BPTrain.txt", True);
    TextW.Encoding := CodePage.UTF8;
    NumberOfOut := Net.GetNumberOfOutputs;
    outputs := New Double[NumberOfOut];
    NumberOfInp := Net.GetNumberOfInputs;
    inputs := New Double[NumberOfInp];
    For epoch := 1 To 3000 Do
        For sampleNumber := 1 To NumberOfOut Do
            // Устанавливаем входные значения
            For i := 0 To NumberOfInp - 1 Do
                inputs[i] := 0.5;
            End For;
            // Устанавливаем выходные значения
            For i := 0 To NumberOfOut - 1 Do
                outputs[i] := 0.5;
            End For;
            // Задаем параметры обучения
            Net.SetNju(0.1);
            Net.SetMju(0);
            // Обучаем сеть
            Net.LearnBack(inputs, outputs);
            TextW.WriteLnString("Эпоха обучения: '" + epoch.ToString + "'");
            TextW.WriteLnString("  максимальное значение delta: " + net.GetMaximumWeightDelta.ToString);
            TextW.WriteLnString("  выходные данные: ");
            outputs := Net.GetOutputValues;
            For i := 0 To NumberOfOut - 1 Do
                TextW.WriteLnString("  " + outputs[i].ToString);
            End For;
            // Проверяем, обучилась ли сеть
            If Net.DeltasMinimumReachedBP(0.0001) Then
                Return Net;
            End If
        End For;
    End For;
    TextW.Flush;
    Return Net;
End Function m_BPTrain;