C# Class FANNCSharp.Float.NeuralNet

Inheritance: IDisposable

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Private Properties

Свойство	Type	Description
InternalCallback	int
NeuralNet	System

Méthodes publiques

Méthode	Description
CascadetrainOnData ( TrainingData data, uint maxNeurons, uint neuronsBetweenReports, float desiredError ) : void
CascadetrainOnFile ( string filename, uint maxNeurons, uint neuronsBetweenReports, float desiredError ) : void
ClearScalingParams ( ) : bool
DescaleInput ( float input ) : void
DescaleOutput ( float output ) : void
DescaleTrain ( TrainingData data ) : void
DisableSeedRand ( ) : void
Dispose ( ) : void
EnableSeedRand ( ) : void
GetActivationFunction ( int layer, int neuron ) : ActivationFunction
GetActivationSteepness ( int layer, int neuron ) : float
InitWeights ( TrainingData data ) : void
NeuralNet ( NetworkType netType, ICollection layers ) : System
NeuralNet ( NetworkType netType, uint numLayers ) : System
NeuralNet ( NeuralNet other ) : System
NeuralNet ( float connectionRate, ICollection layers ) : System
NeuralNet ( float connectionRate, uint numLayers ) : System
NeuralNet ( string filename ) : System
PrintConnections ( ) : void
PrintError ( ) : void
PrintParameters ( ) : void
RandomizeWeights ( float minWeight, float maxWeight ) : void
ResetErrno ( ) : void
ResetErrstr ( ) : void
ResetMSE ( ) : void
Run ( DataAccessor input ) : float[]
Run ( float input ) : float[]
Save ( string file ) : bool
SaveToFixed ( string file ) : int
ScaleInput ( DataAccessor input ) : void
ScaleOutput ( DataAccessor output ) : void
ScaleTrain ( TrainingData data ) : void
SetActivationFunction ( ActivationFunction function, int layer, int neuron ) : void
SetActivationFunctionLayer ( ActivationFunction function, int layer ) : void
SetActivationSteepness ( float steepness, int layer, int neuron ) : void
SetActivationSteepnessLayer ( float steepness, int layer ) : void
SetCallback ( TrainingCallback callback, Object userData ) : void
SetInputScalingParams ( TrainingData data, float newInputMin, float newInputMax ) : bool
SetOutputScalingParams ( TrainingData data, float newOutputMin, float newOutputMax ) : bool
SetScalingParams ( TrainingData data, float newInputMin, float newInputMax, float newOutputMin, float newOutputMax ) : bool
SetWeight ( uint fromNeuron, uint toNeuron, float weight ) : void
Test ( float input, float desiredOutput ) : float[]
TestData ( TrainingData data ) : float
TestDataParallel ( TrainingData data, uint threadNumb ) : float
TestDataParallel ( TrainingData data, uint threadNumb, List predictedOutputs ) : float
Train ( float input, float desiredOutput ) : void
TrainEpoch ( TrainingData data ) : float
TrainEpochBatchParallel ( TrainingData data, uint threadNumb ) : float
TrainEpochBatchParallel ( TrainingData data, uint threadNumb, List predictedOutputs ) : float
TrainEpochIncrementalMod ( TrainingData data ) : float
TrainEpochIncrementalMod ( TrainingData data, List predictedOutputs ) : float
TrainEpochIrpropmParallel ( TrainingData data, uint threadNumb ) : float
TrainEpochIrpropmParallel ( TrainingData data, uint threadNumb, List predictedOutputs ) : float
TrainEpochQuickpropParallel ( TrainingData data, uint threadNumb ) : float
TrainEpochQuickpropParallel ( TrainingData data, uint threadNumb, List predictedOutputs ) : float
TrainEpochSarpropParallel ( TrainingData data, uint threadNumb ) : float
TrainEpochSarpropParallel ( TrainingData data, uint threadNumb, List predictedOutputs ) : float
TrainOnData ( TrainingData data, uint maxEpochs, uint epochsBetweenReports, float desiredError ) : void
TrainOnFile ( string filename, uint maxEpochs, uint epochsBetweenReports, float desiredError ) : void

Private Methods

Méthode	Description
InternalCallback ( global netPtr, global dataPtr, uint max_epochs, uint epochs_between_reports, float desired_error, uint epochs, global user_data ) : int
NeuralNet ( neural_net other ) : System

Method Details

CascadetrainOnData() public méthode

public CascadetrainOnData ( TrainingData data, uint maxNeurons, uint neuronsBetweenReports, float desiredError ) : void
data	TrainingData
maxNeurons	uint
neuronsBetweenReports	uint
desiredError	float
Résultat	void

CascadetrainOnFile() public méthode

public CascadetrainOnFile ( string filename, uint maxNeurons, uint neuronsBetweenReports, float desiredError ) : void
filename	string
maxNeurons	uint
neuronsBetweenReports	uint
desiredError	float
Résultat	void

ClearScalingParams() public méthode

public ClearScalingParams ( ) : bool
Résultat	bool

DescaleInput() public méthode

public DescaleInput ( float input ) : void
input	float
Résultat	void

DescaleOutput() public méthode

public DescaleOutput ( float output ) : void
output	float
Résultat	void

DescaleTrain() public méthode

public DescaleTrain ( TrainingData data ) : void
data	TrainingData
Résultat	void

DisableSeedRand() public méthode

public DisableSeedRand ( ) : void
Résultat	void

Dispose() public méthode

public Dispose ( ) : void
Résultat	void

EnableSeedRand() public méthode

public EnableSeedRand ( ) : void
Résultat	void

GetActivationFunction() public méthode

public GetActivationFunction ( int layer, int neuron ) : ActivationFunction
layer	int
neuron	int
Résultat	ActivationFunction

GetActivationSteepness() public méthode

public GetActivationSteepness ( int layer, int neuron ) : float
layer	int
neuron	int
Résultat	float

InitWeights() public méthode

public InitWeights ( TrainingData data ) : void
data	TrainingData
Résultat	void

NeuralNet() public méthode

public NeuralNet ( NetworkType netType, ICollection layers ) : System
netType	NetworkType
layers	ICollection
Résultat	System

NeuralNet() public méthode

public NeuralNet ( NetworkType netType, uint numLayers ) : System
netType	NetworkType
numLayers	uint
Résultat	System

NeuralNet() public méthode

public NeuralNet ( NeuralNet other ) : System
other	NeuralNet
Résultat	System

NeuralNet() public méthode

public NeuralNet ( float connectionRate, ICollection layers ) : System
connectionRate	float
layers	ICollection
Résultat	System

NeuralNet() public méthode

public NeuralNet ( float connectionRate, uint numLayers ) : System
connectionRate	float
numLayers	uint
Résultat	System

NeuralNet() public méthode

public NeuralNet ( string filename ) : System
filename	string
Résultat	System

PrintConnections() public méthode

public PrintConnections ( ) : void
Résultat	void

PrintError() public méthode

public PrintError ( ) : void
Résultat	void

PrintParameters() public méthode

public PrintParameters ( ) : void
Résultat	void

RandomizeWeights() public méthode

public RandomizeWeights ( float minWeight, float maxWeight ) : void
minWeight	float
maxWeight	float
Résultat	void

ResetErrno() public méthode

public ResetErrno ( ) : void
Résultat	void

ResetErrstr() public méthode

public ResetErrstr ( ) : void
Résultat	void

ResetMSE() public méthode

public ResetMSE ( ) : void
Résultat	void

Run() public méthode

public Run ( DataAccessor input ) : float[]
input	DataAccessor
Résultat	float[]

Run() public méthode

public Run ( float input ) : float[]
input	float
Résultat	float[]

Save() public méthode

public Save ( string file ) : bool
file	string
Résultat	bool

SaveToFixed() public méthode

public SaveToFixed ( string file ) : int
file	string
Résultat	int

ScaleInput() public méthode

public ScaleInput ( DataAccessor input ) : void
input	DataAccessor
Résultat	void

ScaleOutput() public méthode

public ScaleOutput ( DataAccessor output ) : void
output	DataAccessor
Résultat	void

ScaleTrain() public méthode

public ScaleTrain ( TrainingData data ) : void
data	TrainingData
Résultat	void

SetActivationFunction() public méthode

public SetActivationFunction ( ActivationFunction function, int layer, int neuron ) : void
function	ActivationFunction
layer	int
neuron	int
Résultat	void

SetActivationFunctionLayer() public méthode

public SetActivationFunctionLayer ( ActivationFunction function, int layer ) : void
function	ActivationFunction
layer	int
Résultat	void

SetActivationSteepness() public méthode

public SetActivationSteepness ( float steepness, int layer, int neuron ) : void
steepness	float
layer	int
neuron	int
Résultat	void

SetActivationSteepnessLayer() public méthode

public SetActivationSteepnessLayer ( float steepness, int layer ) : void
steepness	float
layer	int
Résultat	void

SetCallback() public méthode

public SetCallback ( TrainingCallback callback, Object userData ) : void
callback	TrainingCallback
userData	Object
Résultat	void

SetInputScalingParams() public méthode

public SetInputScalingParams ( TrainingData data, float newInputMin, float newInputMax ) : bool
data	TrainingData
newInputMin	float
newInputMax	float
Résultat	bool

SetOutputScalingParams() public méthode

public SetOutputScalingParams ( TrainingData data, float newOutputMin, float newOutputMax ) : bool
data	TrainingData
newOutputMin	float
newOutputMax	float
Résultat	bool

SetScalingParams() public méthode

public SetScalingParams ( TrainingData data, float newInputMin, float newInputMax, float newOutputMin, float newOutputMax ) : bool
data	TrainingData
newInputMin	float
newInputMax	float
newOutputMin	float
newOutputMax	float
Résultat	bool

SetWeight() public méthode

public SetWeight ( uint fromNeuron, uint toNeuron, float weight ) : void
fromNeuron	uint
toNeuron	uint
weight	float
Résultat	void

Test() public méthode

public Test ( float input, float desiredOutput ) : float[]
input	float
desiredOutput	float
Résultat	float[]

TestData() public méthode

public TestData ( TrainingData data ) : float
data	TrainingData
Résultat	float

TestDataParallel() public méthode

public TestDataParallel ( TrainingData data, uint threadNumb ) : float
data	TrainingData
threadNumb	uint
Résultat	float

TestDataParallel() public méthode

public TestDataParallel ( TrainingData data, uint threadNumb, List predictedOutputs ) : float
data	TrainingData
threadNumb	uint
predictedOutputs	List
Résultat	float

Train() public méthode

public Train ( float input, float desiredOutput ) : void
input	float
desiredOutput	float
Résultat	void

TrainEpoch() public méthode

public TrainEpoch ( TrainingData data ) : float
data	TrainingData
Résultat	float

TrainEpochBatchParallel() public méthode

public TrainEpochBatchParallel ( TrainingData data, uint threadNumb ) : float
data	TrainingData
threadNumb	uint
Résultat	float

TrainEpochBatchParallel() public méthode

public TrainEpochBatchParallel ( TrainingData data, uint threadNumb, List predictedOutputs ) : float
data	TrainingData
threadNumb	uint
predictedOutputs	List
Résultat	float

TrainEpochIncrementalMod() public méthode

public TrainEpochIncrementalMod ( TrainingData data ) : float
data	TrainingData
Résultat	float

TrainEpochIncrementalMod() public méthode

public TrainEpochIncrementalMod ( TrainingData data, List predictedOutputs ) : float
data	TrainingData
predictedOutputs	List
Résultat	float

TrainEpochIrpropmParallel() public méthode

public TrainEpochIrpropmParallel ( TrainingData data, uint threadNumb ) : float
data	TrainingData
threadNumb	uint
Résultat	float

TrainEpochIrpropmParallel() public méthode

public TrainEpochIrpropmParallel ( TrainingData data, uint threadNumb, List predictedOutputs ) : float
data	TrainingData
threadNumb	uint
predictedOutputs	List
Résultat	float

TrainEpochQuickpropParallel() public méthode

public TrainEpochQuickpropParallel ( TrainingData data, uint threadNumb ) : float
data	TrainingData
threadNumb	uint
Résultat	float

TrainEpochQuickpropParallel() public méthode

public TrainEpochQuickpropParallel ( TrainingData data, uint threadNumb, List predictedOutputs ) : float
data	TrainingData
threadNumb	uint
predictedOutputs	List
Résultat	float

TrainEpochSarpropParallel() public méthode

public TrainEpochSarpropParallel ( TrainingData data, uint threadNumb ) : float
data	TrainingData
threadNumb	uint
Résultat	float

TrainEpochSarpropParallel() public méthode

public TrainEpochSarpropParallel ( TrainingData data, uint threadNumb, List predictedOutputs ) : float
data	TrainingData
threadNumb	uint
predictedOutputs	List
Résultat	float

TrainOnData() public méthode

public TrainOnData ( TrainingData data, uint maxEpochs, uint epochsBetweenReports, float desiredError ) : void
data	TrainingData
maxEpochs	uint
epochsBetweenReports	uint
desiredError	float
Résultat	void

TrainOnFile() public méthode

public TrainOnFile ( string filename, uint maxEpochs, uint epochsBetweenReports, float desiredError ) : void
filename	string
maxEpochs	uint
epochsBetweenReports	uint
desiredError	float
Résultat	void