1. Narzędzia
1.1 JNNS
tworzenie sieci
- Tools/Create/Layers - tworzy węzły
- w polu Height podawać ilość neuronów w warstwie
- w polu Unit type wybierać odpowiednio: Input, Hidden lub Output
- Tools/Create/Connections - łączy węzły krawędziami
- wybrać Connect feed-forward, [Create]
wczytanie zestawów wzorców treningowych i testowych
- File/Open → załadować pliki
.pat
- w zakładce panelu View/Control Panel/Patterns wybrać jako Training set odpowiedni z powyższych zestawów, podobnie Testing set.
uczenie sieci
- zalecane: otworzyć okna:
- View/Error Graph (Ctrl-E)
- View/Log
- View/Control Panel/Learning → Init, potem Learn All
- Cycles to ilość epok, przez jakie sieć będzie uczona
- na wykresie Error Graph rysowane są dwie linie: linia poprawności wyników treningowych i podobna dla testowych (które nie są stosowane do uczenia sieci)
porównanie wyników dla danych testowych z poprawnymi
- File/Save data...
- tworzy plik
.res z kopią danych z pliku testowego .pat (ustawionego jako Testing set w View/Control Panel/Patterns + przy każdej pattern (rekordzie) jest dopisany na końcu wynik wyliczony przez sieć (można porównać z poprawnym)
- (zob. ew. http://www.nhn.ou.edu/~marzban/marzban_snns.pdf)
1.2 snns2c
- generuje funkcję w C na podstawie pliku
.net
- wywołanie:
snns2c plik.net [plik.c [nazwa_dla_tworzonej_funkcji_w_C] ]
- zob. potem plik.h - ma dość jasny interfejs; (parametr
init ma znaczenie tylko dla niektórych sieci)
1.3 batchman
2. Linki
2.1 Tutoriale, porady, ćwiczenia, pożyteczne informacje
