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SUMMARY: NESTED | FIELD | CONSTR | METHOD | DETAIL: FIELD | CONSTR | METHOD |
java.lang.ObjectmscJNeuralNet.trainingAlgorithms.AbstractTrainingAlgorithm
mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.QuickProp
Das Quick Propagation Lernverfahren nach Fahlman. Implentiert nach der Arbeit Scott E. Fahlman, An Empirical Study of Learning Speed in Back-Propagation Networks, 1988 und der Internetseite Description and Implementation of the Algorithm
Das Quickprop Lernverfahren benutzt das Newtonsche Abstiegsverfahren zur Ermittlung eines Minimums und ist daher recht schnell. Die Aktualisierung der Kantengewichte wird wie folgt berechnet:Gradiententerm G = - alpha * Gradient Wij falls Gradient Wij = 0 oder Delta WijAlt = 0 oder sign(Gradient Wij) == sign(Gradient WijAlt) G = 0 sonst Parabelterm P = 0 falls getCycle() == 0 oder Delta WijAlt == 0 oder Math.abs(Gradient Wij) > Math.abs(Gradient WijAlt) sonst P = Math.min(MaxGrowthRate, (Gradient Wij / (Gradient WijAlt-Gradient Wij))) * Delta WijAlt Delta Wij = G + PDer normalerweise übliche Momentumterm für G (hier normales Backpropagation) wurde nicht implementiert. Created on 03.06.2004
INetTrainingAlgorithm
,
AbstractTrainingAlgorithm
,
mscJNeuralNet.trainingAlgorithms
Constructor Summary | |
QuickProp()
|
Method Summary | |
void |
applyWeightUpdate(int pOutputting,
int pInputting)
Derzeit leer. |
java.lang.String |
getAlgorithmName()
Liefert den String "QuickProp" zurück. |
double[] |
getDefaultLearningParameters()
Dieses Lernverfahren unterstützt folgende Parameter: Index Bezeichnung Funktion 0 Alpha Lernschrittweite 1 MaxGrowthRate Beschränkt die gemachten Schrittweiten als Maximum. |
java.lang.String[] |
getLearningParameterNames()
Dieses Lernverfahren unterstützt folgende Parameter: Index Bezeichnung Funktion 0 Alpha Lernschrittweite 1 MaxGrowthRate Beschränkt die gemachten Schrittweiten als Maximum. |
double[] |
getLearningParameters()
Dieses Lernverfahren unterstützt folgende Parameter: Index Bezeichnung Funktion 0 Alpha Lernschrittweite 1 MaxGrowthRate Beschränkt die gemachten Schrittweiten als Maximum. |
void |
init()
Derzeit leer. |
void |
setLearningParameters(double[] pLearningParameters)
Dieses Lernverfahren unterstützt folgende Parameter: Index Bezeichnung Funktion 0 Alpha Lernschrittweite 1 MaxGrowthRate Beschränkt die gemachten Schrittweiten als Maximum. |
java.lang.String |
toString()
|
Methods inherited from class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.AbstractTrainingAlgorithm |
getActualGradients, getCycle, getNet, getObserverManager, setActualGradients, setCycle, setNet |
Methods inherited from class java.lang.Object |
clone, equals, finalize, getClass, hashCode, notify, notifyAll, wait, wait, wait |
Constructor Detail |
public QuickProp()
Method Detail |
public void init()
AbstractTrainingAlgorithm
init
in interface INetTrainingAlgorithm
init
in class AbstractTrainingAlgorithm
INetTrainingAlgorithm.init()
public void applyWeightUpdate(int pOutputting, int pInputting)
AbstractTrainingAlgorithm
applyWeightUpdate
in interface INetTrainingAlgorithm
applyWeightUpdate
in class AbstractTrainingAlgorithm
INetTrainingAlgorithm.applyWeightUpdate(int, int)
public void setLearningParameters(double[] pLearningParameters)
Index Bezeichnung Funktion 0 Alpha Lernschrittweite 1 MaxGrowthRate Beschränkt die gemachten Schrittweiten als Maximum.Am Ende der Methode werden die Observer benachrichtigt.
pLearningParameters
- Lernparameter für das Lernverfahren fest.INetTrainingAlgorithm.setLearningParameters(double[])
public double[] getLearningParameters()
Index Bezeichnung Funktion 0 Alpha Lernschrittweite 1 MaxGrowthRate Beschränkt die gemachten Schrittweiten als Maximum.
INetTrainingAlgorithm.getLearningParameters()
public double[] getDefaultLearningParameters()
Index Bezeichnung Funktion 0 Alpha Lernschrittweite 1 MaxGrowthRate Beschränkt die gemachten Schrittweiten als Maximum.
INetTrainingAlgorithm.getDefaultLearningParameters()
public java.lang.String[] getLearningParameterNames()
Index Bezeichnung Funktion 0 Alpha Lernschrittweite 1 MaxGrowthRate Beschränkt die gemachten Schrittweiten als Maximum.
INetTrainingAlgorithm.getLearningParameterNames()
public java.lang.String getAlgorithmName()
INetTrainingAlgorithm.getAlgorithmName()
public java.lang.String toString()
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