Руслан Гримов
дата публикации 25-08-2004 14:40

---

Версия для печати

Уважаемые жители Королевства, вашему вниманию предлагается библиотека NeuroNet, реализующая обучение нейронной сети методом обратного распространения ошибки.

• Обучать многослойную нейронную сеть методом обратного распространения ошибки;
• Изменять параметры обучения;
• Сохранять в файл обученную сеть.

В качестве активационной функции нейрона используется сигмоида 1 / ( 1 + exp ( -α * NET ) ), где α - крутизна функции, NET - взвешенная сумма входных сигналов и порогового уровня нейрона.

• Расписание обучения - скорость изменения весовых коэффициентов равномерно уменьшается на всем этапе обучения от начальной скорости до конечной;
• Инерционность изменения весов - при коррекции веса учитывается его изменение в предыдущей итерации. Это позволяет избежать локальных минимумов.

Описание функций и структур библиотеки

• Alpha - альфа (крутизна функции активации);
• Moment - момент (инерционность);
• StartSpeed - начальная скорость обучени;
• FinishSpeed - конечная скорость обучения;

Функция Teach

- обучение нейронной сети методом обратного распространения ошибки. В качестве параметров использует указать на структуру TNeuroNet, указатели на массивы входных и выходных примеров, количество периодов обучения. Также данной функции может быть передан адрес функции обратного вызова, которая в качестве параметров будет получать среднеквадратичную ошибку и номер текущего периода обучения (это может пригодиться для отображения хода процесса обучения сети).

Функция Calculate

- рассчёт результата с помощью обученной сети. Параметры: указатель на структуру TNeuroNet, указатели на массив входных значений и массив выходных значений, в который будет записан результат.

Функция DeleteNet

- обновляет нейронную сеть перед новым обучением. В качестве параметра использует указатель на структуру TNeuroNet.

Функция SaveNet

- сохраняет обученную нейронную сеть в файл. Параметры: указатель на структуру TNeuroNet, указатель на строку с именем файла.

Функция LoadNet

- загружает нейронную сеть из файла. Параметры: указатель на структуру TNeuroNet, указатель на строку с именем файла.

• neuronet.dll - файл библиотекти,
• neuronet.lib - файл библиотекти,
• neuronet.h - заголовочный файл для C++,
• neuronet.pas - заголовочный файл для Object Pascal.

• Пример для Borland C++ Builder 6,
• Пример для Borland C++ Builder 6 (консольный),
• Пример для Borland Delphi 5.