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G

getAbsRandomWeightValue(double) - Static method in class mscJNeuralNet.net.Net
Liefert eine positive Zufallszahl im Bereich von [0; +pScaleFactor].
getActualGradients() - Method in class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.AbstractTrainingAlgorithm
 
getActualGradients() - Method in interface mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.INetTrainingAlgorithm
Liefert die aktuellen Gradienten für die Gewichte.
getAlgorithmName() - Method in class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.BackpropagationMomentum
Liefert den String "Backprop + Momentum" zurück.
getAlgorithmName() - Method in interface mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.INetTrainingAlgorithm
Liefert den Namen des Lernverfahrens.
getAlgorithmName() - Method in class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.QuickProp
Liefert den String "QuickProp" zurück.
getAlgorithmName() - Method in class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.RProp
Liefert den String "RProp" zurück.
getAlgorithmName() - Method in class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.RPropWeightDecay
Liefert den String "RProp + Weight decay" zurück.
getAlgorithmName() - Method in class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.SuperSABMomentum
Liefert den String "SuperSAB + Momentum" zurück.
getAmountNeurons() - Method in class mscJNeuralNet.net.Net
Liefert die gesamte Anzahl der Neuronen in diesem Netz inklusive BIAS.
getComboBox() - Method in class mscJNeuralNet.gui.subComponents.JLabeledComboBox
Liefert die JComboBox dieser Komponente zurück.
getComments() - Method in class mscJNeuralNet.patterns.Patterns
Liefert einen Vector aller Kommentare für diese Lerndatenmenge.
getContradictoryPatterns() - Method in class mscJNeuralNet.patterns.Patterns
Überprüft, ob gleiche Eingabemuster verschiedenen Ausgabemsutern zugeordnet sind.
getCycle() - Method in class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.AbstractTrainingAlgorithm
 
getCycle() - Method in interface mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.INetTrainingAlgorithm
Liefert den aktuellen Lernschritt des Lernverfahrens.
getDefaultLearningParameters() - Method in class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.BackpropagationMomentum
Dieses Lernverfahren unterstützt folgende Parameter:
Index Bezeichnung Funktion 0 Alpha Lernschrittweite 1 Momentum Faktor für den Momentumterm
getDefaultLearningParameters() - Method in interface mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.INetTrainingAlgorithm
Liefert die Initialwerte für die Lernparameter des Lernverfahrens.
getDefaultLearningParameters() - Method in class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.QuickProp
Dieses Lernverfahren unterstützt folgende Parameter:
Index Bezeichnung Funktion 0 Alpha Lernschrittweite 1 MaxGrowthRate Beschränkt die gemachten Schrittweiten als Maximum.
getDefaultLearningParameters() - Method in class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.RProp
Dieses Lernverfahren unterstützt folgende Parameter:
Index Bezeichnung Funktion 0 Delta Plus Faktor zum Erhöhen der variablen Lernschrittweite 1 Delta Minus Faktor zum Verkleinern der variablen Lernschrittweite 2 Delta Max Maximale variable Lernschrittweite 3 Delta Min Minimale variable Lernschrittweite 4 Initial Delta Initialwert für alle variablen Lernschrittweiten
getDefaultLearningParameters() - Method in class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.RPropWeightDecay
Dieses Lernverfahren unterstützt folgende Parameter:
Index Bezeichnung Funktion 0 Delta Plus Faktor zum Erhöhen der variablen Lernschrittweite 1 Delta Minus Faktor zum Verkleinern der variablen Lernschrittweite 2 Delta Max Maximale variable Lernschrittweite 3 Delta Min Minimale variable Lernschrittweite 4 Initial Delta Initialwert für alle variablen Lernschrittweiten
getDefaultLearningParameters() - Method in class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.SuperSABMomentum
Dieses Lernverfahren unterstützt folgende Parameter:
Index Bezeichnung Funktion 0 Momentum Momentum-Faktor für den Momentum-Term 1 Alpha Plus Faktor zum Erhöhen der variablen Lernschrittweite 2 Alpha Minus Faktor zum Verkleinern der variablen Lernschrittweite 3 Initial Alpha Initialwert für alle variablen Lernschrittweiten
getErrorByType(int) - Method in class mscJNeuralNet.netPerformanceStatistics.LightWeightNetPerformanceStatistics
Liefert den Fehlerwert, der durch den übergebenen Parameter (ERRORTYPE) festgelegt wurde.
getErrorByType(int) - Method in class mscJNeuralNet.netPerformanceStatistics.NetPerformanceStatistics
Liefert den Fehlerwert, der durch den übergebenen Parameter (ERRORTYPE) festgelegt wurde.
getHeightGridsEvery() - Method in class mscJNeuralNet.gui.subComponents.JGraphView
Liefert die Anzahl der Einheiten, bei denen ein vertikaler Raster gezeichnet werden soll.
getHeightPixelStep() - Method in class mscJNeuralNet.gui.subComponents.JGraphView
Liefert die Anzahl der Pixel zwischen zwei vertikalen Rasterlinien.
getHeightScale() - Method in class mscJNeuralNet.gui.subComponents.JGraphView
Liefert die Skalierung der y-Achse zu den Einheiten zurück.
getHiddenLayerAmount() - Method in class mscJNeuralNet.net.Net
Liefert die Anzahl der verborgenen Schichten.
getInputLayerSize() - Method in class mscJNeuralNet.net.Net
Liefert die Größe der Eingabeschicht (ohne BIAS).
getInputPattern(int) - Method in class mscJNeuralNet.patterns.Patterns
Liefert das Eingabemuster des Lerndatensatzes mit dem gegebenen Index.
getInputPatternSize() - Method in class mscJNeuralNet.patterns.Patterns
Liefert die Größe eines Eingabemusters.
getInputPatterns() - Method in class mscJNeuralNet.patterns.Patterns
Liefert die Eingabemuster aller Lerndatensätze.
getInputToken(int, int) - Method in class mscJNeuralNet.patterns.Patterns
Liefert ein einzelnes Datum des angegebenen Eingabemusters.
getLabel() - Method in class mscJNeuralNet.gui.subComponents.JLabeledComboBox
Liefert das JLabel dieser Komponente zurück.
getLabel() - Method in class mscJNeuralNet.gui.subComponents.JLabeledTextField
Liefert das JLabel dieser Komponente zurück.
getLastCalcualtedNetStatistics() - Method in class mscJNeuralNet.trainer.NetTrainer
Liefert die akteullen Fehlerwerte des Netzes.
getLastCalculatedError() - Method in class mscJNeuralNet.trainer.NetTrainer
Liefert den Fehlerwert aus dem letzten Lernschritt.
getLayerNeurons() - Method in class mscJNeuralNet.net.Net
Liefert die Indizes der Neuronen in einem Layer.
getLearningParameterNames() - Method in class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.BackpropagationMomentum
Dieses Lernverfahren unterstützt folgende Parameter:
Index Bezeichnung Funktion 0 Alpha Lernschrittweite 1 Momentum Faktor für den Momentumterm
getLearningParameterNames() - Method in interface mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.INetTrainingAlgorithm
Liefert die Bezeichnungen für die Lernparameter.
getLearningParameterNames() - Method in class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.QuickProp
Dieses Lernverfahren unterstützt folgende Parameter:
Index Bezeichnung Funktion 0 Alpha Lernschrittweite 1 MaxGrowthRate Beschränkt die gemachten Schrittweiten als Maximum.
getLearningParameterNames() - Method in class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.RProp
Dieses Lernverfahren unterstützt folgende Parameter:
Index Bezeichnung Funktion 0 Delta Plus Faktor zum Erhöhen der variablen Lernschrittweite 1 Delta Minus Faktor zum Verkleinern der variablen Lernschrittweite 2 Delta Max Maximale variable Lernschrittweite 3 Delta Min Minimale variable Lernschrittweite 4 Initial Delta Initialwert für alle variablen Lernschrittweiten
getLearningParameterNames() - Method in class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.RPropWeightDecay
Dieses Lernverfahren unterstützt folgende Parameter:
Index Bezeichnung Funktion 0 Delta Plus Faktor zum Erhöhen der variablen Lernschrittweite 1 Delta Minus Faktor zum Verkleinern der variablen Lernschrittweite 2 Delta Max Maximale variable Lernschrittweite 3 Delta Min Minimale variable Lernschrittweite 4 Initial Delta Initialwert für alle variablen Lernschrittweiten
getLearningParameterNames() - Method in class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.SuperSABMomentum
Dieses Lernverfahren unterstützt folgende Parameter:
Index Bezeichnung Funktion 0 Momentum Momentum-Faktor für den Momentum-Term 1 Alpha Plus Faktor zum Erhöhen der variablen Lernschrittweite 2 Alpha Minus Faktor zum Verkleinern der variablen Lernschrittweite 3 Initial Alpha Initialwert für alle variablen Lernschrittweiten
getLearningParameters() - Method in class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.BackpropagationMomentum
Dieses Lernverfahren unterstützt folgende Parameter:
Index Bezeichnung Funktion 0 Alpha Lernschrittweite 1 Momentum Faktor für den Momentumterm
getLearningParameters() - Method in interface mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.INetTrainingAlgorithm
Liefert die aktuellen Lernparameter für das Lernverfahren.
getLearningParameters() - Method in class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.QuickProp
Dieses Lernverfahren unterstützt folgende Parameter:
Index Bezeichnung Funktion 0 Alpha Lernschrittweite 1 MaxGrowthRate Beschränkt die gemachten Schrittweiten als Maximum.
getLearningParameters() - Method in class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.RProp
Dieses Lernverfahren unterstützt folgende Parameter:
Index Bezeichnung Funktion 0 Delta Plus Faktor zum Erhöhen der variablen Lernschrittweite 1 Delta Minus Faktor zum Verkleinern der variablen Lernschrittweite 2 Delta Max Maximale variable Lernschrittweite 3 Delta Min Minimale variable Lernschrittweite 4 Initial Delta Initialwert für alle variablen Lernschrittweiten
getLearningParameters() - Method in class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.RPropWeightDecay
Dieses Lernverfahren unterstützt folgende Parameter:
Index Bezeichnung Funktion 0 Delta Plus Faktor zum Erhöhen der variablen Lernschrittweite 1 Delta Minus Faktor zum Verkleinern der variablen Lernschrittweite 2 Delta Max Maximale variable Lernschrittweite 3 Delta Min Minimale variable Lernschrittweite 4 Initial Delta Initialwert für alle variablen Lernschrittweiten
getLearningParameters() - Method in class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.SuperSABMomentum
Dieses Lernverfahren unterstützt folgende Parameter:
Index Bezeichnung Funktion 0 Momentum Momentum-Faktor für den Momentum-Term 1 Alpha Plus Faktor zum Erhöhen der variablen Lernschrittweite 2 Alpha Minus Faktor zum Verkleinern der variablen Lernschrittweite 3 Initial Alpha Initialwert für alle variablen Lernschrittweiten
getLightWeightNetPerformance(NetPerformanceStatistics) - Static method in class mscJNeuralNet.netPerformanceStatistics.LightWeightNetPerformanceStatistics
Erzeugt ein LightWeightNetPerformanceStatistics aus einem NetPerformanceStatistics Objekt.
getNet() - Method in class mscJNeuralNet.gui.JNetInfoView
 
getNet() - Method in class mscJNeuralNet.gui.JNetWeightView
 
getNet() - Method in class mscJNeuralNet.gui.subComponents.JWeightView
Liefert das Netz zurück, welches durch diese Komponente dargestellt wird.
getNet() - Method in class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.AbstractTrainingAlgorithm
 
getNet() - Method in interface mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.INetTrainingAlgorithm
Liefert das Netz, welches derzeit von diesem Lernverfahren trainiert wird.
getNetOutput(double[]) - Method in class mscJNeuralNet.net.Net
Berechnet die Ausgabe des Netzes zur gegebenen Eingabe (Ist-Werte).
getNetPerformance(NetPerformanceStatistics, int) - Static method in class mscJNeuralNet.netPerformanceStatistics.NetPerformanceReporter
Generiert einen Bericht über die Performanz eines Netzes.
getNetTrainer() - Method in class mscJNeuralNet.gui.JNetTrainerControl
 
getNeuronsOutput(double[]) - Method in class mscJNeuralNet.net.Net
Liefert die Ausgabe ALLER Neuronen zur gegebenen Eingabe.
getObserverManager() - Method in class mscJNeuralNet.gui.JNetTrainingAlgorithmControl
 
getObserverManager() - Method in class mscJNeuralNet.gui.subComponents.JGraphView
 
getObserverManager() - Method in class mscJNeuralNet.gui.subComponents.JLabeledComboBox
 
getObserverManager() - Method in class mscJNeuralNet.gui.subComponents.JLabeledTextField
 
getObserverManager() - Method in class mscJNeuralNet.net.Net
 
getObserverManager() - Method in class mscJNeuralNet.trainer.NetTrainer
 
getObserverManager() - Method in class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.AbstractTrainingAlgorithm
 
getOutputLayerSize() - Method in class mscJNeuralNet.net.Net
Liefert die Größe der Ausgabeschicht.
getOutputPattern(int) - Method in class mscJNeuralNet.patterns.Patterns
Liefert das Ausgabemuster des Lerndatensatzes mit dem gegebenen Index.
getOutputPatternSize() - Method in class mscJNeuralNet.patterns.Patterns
Liefert die Größe eines Ausgabemusters.
getOutputPatterns() - Method in class mscJNeuralNet.patterns.Patterns
Liefert die Ausgabemuster aller Lerndatensätze.
getOutputToken(int, int) - Method in class mscJNeuralNet.patterns.Patterns
Liefert ein einzelnes Datum des angegebenen Ausgabemusters.
getPatternsCount() - Method in class mscJNeuralNet.patterns.Patterns
Liefert die Anzahl der Lerndatensätze.
getQualityReport(Net, INetTrainingAlgorithm, double[][], double[][], int, int, double[], INetConnector) - Static method in class mscJNeuralNet.netPerformanceStatistics.NetPerformanceReporter
Ein Netz wird mehrfach von Grund auf trainiert, um Statistiken über die Performanz der gewählten Parameter des Netzes und des Lernverfahrens zu ermitteln.
getRandomWeightValue(double) - Static method in class mscJNeuralNet.net.Net
Liefert eine Zufallszahl im Bereich von [-pScaleFactor; +pScaleFactor].
getRandomizedPatternsOrder() - Method in class mscJNeuralNet.patterns.Patterns
Liefert ein Array mit allen Indizes der Lerndatensätze in zufälliger Reihenfolge.
getTabbedPane() - Method in class mscJNeuralNet.gui.superComponents.JEnvironmentPanel
Liefert die TabbedPane dieser Komponente.
getTargetCycles() - Method in class mscJNeuralNet.trainer.NetTrainer
Liefert die Anzahl der Lernschritte, die der Trainer absolvieren soll.
getTargetError() - Method in class mscJNeuralNet.trainer.NetTrainer
Liefert den Fehlerwert, dessen Unterschreiten das Training beendet.
getTargetErrorType() - Method in class mscJNeuralNet.trainer.NetTrainer
Liefert den Typ des Fehlerwertes aus NetTrainer.setTargetError(double).
getTargetErrorTypeString() - Method in class mscJNeuralNet.trainer.NetTrainer
Liefert die Stringrepräsentation des aktuellen Fehlertyps zurück.
getTextField() - Method in class mscJNeuralNet.gui.subComponents.JLabeledTextField
Liefert das JTextField dieser Komponente zurück.
getTrainingAlgorithm() - Method in class mscJNeuralNet.gui.JNetTrainingAlgorithmControl
 
getTrainingAlgorithm() - Method in class mscJNeuralNet.trainer.NetTrainer
Liefert das aktuell benutzte Lernverfahren.
getTrainingPatterns() - Method in class mscJNeuralNet.trainer.NetTrainer
Liefert die lernenden Lerndatensätze zurück.
getWeights() - Method in class mscJNeuralNet.net.Net
Liefert die aktuelle Kantengewichtsmatrix.
getWidthGridsEvery() - Method in class mscJNeuralNet.gui.subComponents.JGraphView
Liefert die Anzahl der Einheiten, bei denen ein horizontaler Raster gezeichnet werden soll.
getWidthPixelStep() - Method in class mscJNeuralNet.gui.subComponents.JGraphView
Liefert die Anzahl der Pixel zwischen zwei horizontalen Rasterlinien.
getWidthScale() - Method in class mscJNeuralNet.gui.subComponents.JGraphView
Liefert die Skalierung der x-Achse zu den Einheiten zurück.

A B C E G H I J L M N O P Q R S T W