taramath: NeuralNetwork.init

Beschreibung

Die Funktion besitzt ein verpflichtendes Argument:

d	Vektor zur Definition des Designs

Die Funktion initialisiert das NeuralNetwork-Paket. Genauer wird ein neuronales Netz zum Design d erzeugt, wobei d ein Vektor mit einer Länge von mindestens zwei ist.

Zudem werden alle Gewichte und Schwellwerte des neuronalen Netzes mit jeweils zufälligen Werten aus dem Intervall initialisiert.

Beispiel

Das folgende Beispiel veranschaulicht exemplarisch die zentralen Funktionen des NeuralNetwork-Pakets. Verwendet wird dazu ein neuronales Netz zum Design (3-4-1).

Zunächst werden Trainingsdaten bestehend aus vier Datensätzen definiert, welche zum Trainieren des neuronalen Netzes verwendet werden. Anschließend wird ein Eingangssignal (am bereits trainierten neuronalen Netz) ausgewertet und das Ergebnis entsprechend ausgegeben.

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <script src="taramath.js"></script>
</head>
<body>
<textarea id="print"></textarea>
<script>

// Trainingsdaten //

var X = [
  [[0.4,0.5,0.3],[1]],
  [[0.8,0.2,0.4],[0]],
  [[0.8,0.3,0.6],[0]],
  [[0.2,0.4,0.6],[1]]
];

// Trainieren //

NeuralNetwork.init([3,4,1]);

NeuralNetwork.set_batch_size(2);
NeuralNetwork.set_learning_rate(4);
NeuralNetwork.set_number_of_iterations(100);

NeuralNetwork.train(X);

// Auswerten //

var x = [0.5, 0.2, 0.0];
var y = NeuralNetwork.evaluate(x);

Print.init("print");
Print.object(y);

</script>
</body>
</html>

Vorschau aktualisieren

NeuralNetwork.init

zum Initialisieren des Pakets