C# Class AIMA.Core.Learning.Neural.FeedForwardNeuralNetwork

Inheritance: FunctionApproximator
Afficher le fichier Open project: PaulMineau/AIMA.Net Class Usage Examples

Méthodes publiques

Méthode Description
FeedForwardNeuralNetwork ( Matrix hiddenLayerWeights, Vector hiddenLayerBias, Matrix outputLayerWeights, Vector outputLayerBias ) : System
FeedForwardNeuralNetwork ( NNConfig config ) : System
getHiddenLayer ( ) : Layer
getHiddenLayerBias ( ) : Vector
getHiddenLayerWeights ( ) : Matrix
getOutputLayer ( ) : Layer
getOutputLayerBias ( ) : Vector
getOutputLayerWeights ( ) : Matrix
predict ( NNExample nne ) : Vector
processError ( Vector error ) : void
processInput ( Vector input ) : Vector
setTrainingScheme ( NNTrainingScheme trainingScheme ) : void
testOn ( DataSet ds ) : void
testOnDataSet ( NNDataSet nnds ) : int[]
trainOn ( NNDataSet innds, int numberofEpochs ) : void

Method Details

FeedForwardNeuralNetwork() public méthode

public FeedForwardNeuralNetwork ( Matrix hiddenLayerWeights, Vector hiddenLayerBias, Matrix outputLayerWeights, Vector outputLayerBias ) : System
hiddenLayerWeights Matrix
hiddenLayerBias AIMA.Core.Util.Math.Vector
outputLayerWeights Matrix
outputLayerBias AIMA.Core.Util.Math.Vector
Résultat System

FeedForwardNeuralNetwork() public méthode

public FeedForwardNeuralNetwork ( NNConfig config ) : System
config NNConfig
Résultat System

getHiddenLayer() public méthode

public getHiddenLayer ( ) : Layer
Résultat Layer

getHiddenLayerBias() public méthode

public getHiddenLayerBias ( ) : Vector
Résultat AIMA.Core.Util.Math.Vector

getHiddenLayerWeights() public méthode

public getHiddenLayerWeights ( ) : Matrix
Résultat Matrix

getOutputLayer() public méthode

public getOutputLayer ( ) : Layer
Résultat Layer

getOutputLayerBias() public méthode

public getOutputLayerBias ( ) : Vector
Résultat AIMA.Core.Util.Math.Vector

getOutputLayerWeights() public méthode

public getOutputLayerWeights ( ) : Matrix
Résultat Matrix

predict() public méthode

public predict ( NNExample nne ) : Vector
nne NNExample
Résultat AIMA.Core.Util.Math.Vector

processError() public méthode

public processError ( Vector error ) : void
error AIMA.Core.Util.Math.Vector
Résultat void

processInput() public méthode

public processInput ( Vector input ) : Vector
input AIMA.Core.Util.Math.Vector
Résultat AIMA.Core.Util.Math.Vector

setTrainingScheme() public méthode

public setTrainingScheme ( NNTrainingScheme trainingScheme ) : void
trainingScheme NNTrainingScheme
Résultat void

testOn() public méthode

public testOn ( DataSet ds ) : void
ds AIMA.Core.Learning.Framework.DataSet
Résultat void

testOnDataSet() public méthode

public testOnDataSet ( NNDataSet nnds ) : int[]
nnds NNDataSet
Résultat int[]

trainOn() public méthode

public trainOn ( NNDataSet innds, int numberofEpochs ) : void
innds NNDataSet
numberofEpochs int
Résultat void