mscJNeuralNet.netPerformanceStatistics
Class NetPerformanceStatistics

java.lang.Object
  extended bymscJNeuralNet.netPerformanceStatistics.NetPerformanceStatistics

public class NetPerformanceStatistics
extends java.lang.Object

Diese Klasse enthält Informationen zu verschiedenen Netzfehlern. Die verfügbaren Netzfehlertypen werden in dieser Klasse festgelegt.

Da diese Klasse sehr viele Informationen über den aktuellen Fehlerzustand des Netzes speichert, gibt es auch eine "Leichte"-Version dieser Klasse, die Klasse LightWeightNetPerformanceStatistics, die lediglich die Durchschnittswerte sowie den max. neuron ABSE speichert.

Eine Instanz mit berechneten Werten wird durch den Aufruf der Methode NetPerformanceStatisticsCalculator.calculateErrors(Net, double[][], double[][]) erzeugt:
/

 // Netz erzeugen und initialisieren
 int [] lLayerSizes = {2, 1};
 Net myNet = new Net(lLayerSizes);
 new RandomSymmetryBreakingNetConnector().connectNet(myNet, null);
 
 // Lerndaten für Xor 
 double [][] lXorInput = {{1,1}, {1,-1}, {-1, 1}, {-1,-1}};
 double [][] lXorOutput = {{-1}, {1}, {1}, {-1}};
 
 // Aktuelle Netzperformaz berechnen
 NetPerformanceStatistics lActualStats = 
 	NetPerformanceStatisticsCalculator.calculateErrors(
 		myNet, lXorInput, lXorOutput);
  
 System.out.println(STR_averageSumAbsoluteError_short+"="+
 	Double.toString(lActualStats.averageSumOfAbsoluteErrors));
 

Created on 06.06.2004

Version:
06.06.2004
Author:
M. Serhat Cinar
See Also:
NetPerformanceStatisticsCalculator, LightWeightNetPerformanceStatistics, mscJNeuralNet.netPerformanceStatistics

Field Summary
 double averageRootMeanSquareError
          Durchschnitt der Quadratwurzeln der quadratischen Fehler aller Lerndatensätze (avg.
 double averageSumOfAbsoluteErrors
          Durchschnitt der Summe aller absoluten Fehlerbeträge (avg.
 double averageSumOfSquaredErrors
          Durchschnitt der Fehlerquadratsummen aller Lerndatensätze (avg.
static int ERRORTYPE_averageRootMeanSquareError
          Konstante für den Fehlertyp avg.
static int ERRORTYPE_averageSumAbsoluteError
          Konstante für den Fehlertyp avg.
static int ERRORTYPE_averageSumOfSquaredError
          Konstante für den Fehlertyp avg.
static int ERRORTYPE_maximumNeuronAbsoluteError
          Konstante für den Fehlertyp max. neuron ABSE.
 double[][] inputPatterns
          [pattern][neuron]
Die Eingabemsuter, die dem Netz präsentiert werden.
 double maximumNeuronAbsoluteError
          Der größte absolute Fehlerwert eines einzelnen Neurons, berechnet als Abs(Soll-Wert - Ist-Wert).
 int maximumNeuronAbsoluteErrorNeuronIndex
          Index des Ausgabeneurons mit dem größten absoluten Fehlerwert.
 int maximumNeuronAbsoluteErrorPatternIndex
          Index des Lerndatensatzes mit dem größten absoluten Fehlerwert für ein Neuron.
 double[][] netOutputs
          [pattern][neuron]
Die Netzausgaben zu den entsprechenden Eingabemustern (Ist-Werte).
 double[][] neuronAbsoluteError
          [pattern][neuron]
Absoluter Fehler eines einzelnen Neurons, berechnet als Abs(Soll-Wert - Ist-Wert).
 double[][] neuronSquaredError
          [pattern][neuron]
Quadrat des Fehlers eines einzelnen Neurons, berechnet als (Soll-Wert - Ist-Wert)^2
 double[][] outputPatterns
          [pattern][neuron]
Die Ausgabemuster, die das Netz lernen soll (Soll-Werte).
 double[] rootMeanSquareErrors
          [pattern]
Quadratwurzel des quadriereten Fehlers eines einzelnen Lerndatensatzes, berechnet als Sqrt(Quadrierter Fehler eines einzelnen Lerndatensatzes / Anzahl Ausgabeneuronen)
static java.lang.String STR_averageRootMeanSquareError_long
          Lange Stringrepräsentation des Fehlertyps avg.
static java.lang.String STR_averageRootMeanSquareError_short
          Kurze Stringrepräsentation des Fehlertyps avg.
static java.lang.String STR_averageSumAbsoluteError_long
          Lange Stringrepräsentation des Fehlertyps avg.
static java.lang.String STR_averageSumAbsoluteError_short
          Kurze Stringrepräsentation des Fehlertyps avg.
static java.lang.String STR_averageSumOfSquaredError_long
          Lange Stringrepräsentation des Fehlertyps avg.
static java.lang.String STR_averageSumOfSquaredError_short
          Kurze Stringrepräsentation des Fehlertyps avg.
static java.lang.String[] STR_errorTypes_short
          Array aller kurzen Stringrepräsentation der Fehlertypen.
static java.lang.String STR_maximumNeuronAbsoluteError_long
          Lange Stringrepräsentation des Fehlertyps max. neuron ABSE.
static java.lang.String STR_maximumNeuronAbsoluteError_short
          Kurze Stringrepräsentation des Fehlertyps max. neuron ABSE.
 double[] sumOfAbsoluteErrors
          [pattern]
Absoluter Fehler eines einzelnen Lerndatensatzes, berechnet als Summe für alle Ausgabeneuronen ( Abs(Soll-Wert - Ist-Wert) )
 double[] sumOfSquaredErrors
          [pattern]
Quadrierter Fehler eines einzelnen Lerndatensatzes, berechnet als Summe für alle Ausgabeneuronen ( (Soll-Wert - Ist-Wert)^2 )
 
Constructor Summary
NetPerformanceStatistics()
           
 
Method Summary
 double getErrorByType(int pErrorType)
          Liefert den Fehlerwert, der durch den übergebenen Parameter (ERRORTYPE) festgelegt wurde.
 
Methods inherited from class java.lang.Object
clone, equals, finalize, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait
 

Field Detail

STR_averageSumAbsoluteError_short

public static final java.lang.String STR_averageSumAbsoluteError_short
Kurze Stringrepräsentation des Fehlertyps avg. ABSE.

See Also:
Constant Field Values

STR_averageSumOfSquaredError_short

public static final java.lang.String STR_averageSumOfSquaredError_short
Kurze Stringrepräsentation des Fehlertyps avg. SSE.

See Also:
Constant Field Values

STR_averageRootMeanSquareError_short

public static final java.lang.String STR_averageRootMeanSquareError_short
Kurze Stringrepräsentation des Fehlertyps avg. RMSE.

See Also:
Constant Field Values

STR_maximumNeuronAbsoluteError_short

public static final java.lang.String STR_maximumNeuronAbsoluteError_short
Kurze Stringrepräsentation des Fehlertyps max. neuron ABSE.

See Also:
Constant Field Values

ERRORTYPE_averageSumAbsoluteError

public static final int ERRORTYPE_averageSumAbsoluteError
Konstante für den Fehlertyp avg. ABSE.

See Also:
Constant Field Values

ERRORTYPE_averageSumOfSquaredError

public static final int ERRORTYPE_averageSumOfSquaredError
Konstante für den Fehlertyp avg. SSE.

See Also:
Constant Field Values

ERRORTYPE_averageRootMeanSquareError

public static final int ERRORTYPE_averageRootMeanSquareError
Konstante für den Fehlertyp avg. RMSE.

See Also:
Constant Field Values

ERRORTYPE_maximumNeuronAbsoluteError

public static final int ERRORTYPE_maximumNeuronAbsoluteError
Konstante für den Fehlertyp max. neuron ABSE.

See Also:
Constant Field Values

STR_averageSumAbsoluteError_long

public static final java.lang.String STR_averageSumAbsoluteError_long
Lange Stringrepräsentation des Fehlertyps avg. ABSE.

See Also:
Constant Field Values

STR_averageSumOfSquaredError_long

public static final java.lang.String STR_averageSumOfSquaredError_long
Lange Stringrepräsentation des Fehlertyps avg. SSE.

See Also:
Constant Field Values

STR_averageRootMeanSquareError_long

public static final java.lang.String STR_averageRootMeanSquareError_long
Lange Stringrepräsentation des Fehlertyps avg. RMSE.

See Also:
Constant Field Values

STR_maximumNeuronAbsoluteError_long

public static final java.lang.String STR_maximumNeuronAbsoluteError_long
Lange Stringrepräsentation des Fehlertyps max. neuron ABSE.

See Also:
Constant Field Values

STR_errorTypes_short

public static final java.lang.String[] STR_errorTypes_short
Array aller kurzen Stringrepräsentation der Fehlertypen. Reihenfolge:
  • avg. ABSE
  • avg. SSE
  • avg. RMSE
  • max. neuron ABSE

  • inputPatterns

    public double[][] inputPatterns
    [pattern][neuron]
    Die Eingabemsuter, die dem Netz präsentiert werden.


    outputPatterns

    public double[][] outputPatterns
    [pattern][neuron]
    Die Ausgabemuster, die das Netz lernen soll (Soll-Werte).


    netOutputs

    public double[][] netOutputs
    [pattern][neuron]
    Die Netzausgaben zu den entsprechenden Eingabemustern (Ist-Werte). The output of the net to the given inputpattern


    neuronAbsoluteError

    public double[][] neuronAbsoluteError
    [pattern][neuron]
    Absoluter Fehler eines einzelnen Neurons, berechnet als Abs(Soll-Wert - Ist-Wert).


    neuronSquaredError

    public double[][] neuronSquaredError
    [pattern][neuron]
    Quadrat des Fehlers eines einzelnen Neurons, berechnet als (Soll-Wert - Ist-Wert)^2


    maximumNeuronAbsoluteError

    public double maximumNeuronAbsoluteError
    Der größte absolute Fehlerwert eines einzelnen Neurons, berechnet als Abs(Soll-Wert - Ist-Wert).


    maximumNeuronAbsoluteErrorNeuronIndex

    public int maximumNeuronAbsoluteErrorNeuronIndex
    Index des Ausgabeneurons mit dem größten absoluten Fehlerwert.


    maximumNeuronAbsoluteErrorPatternIndex

    public int maximumNeuronAbsoluteErrorPatternIndex
    Index des Lerndatensatzes mit dem größten absoluten Fehlerwert für ein Neuron.


    sumOfAbsoluteErrors

    public double[] sumOfAbsoluteErrors
    [pattern]
    Absoluter Fehler eines einzelnen Lerndatensatzes, berechnet als Summe für alle Ausgabeneuronen ( Abs(Soll-Wert - Ist-Wert) )


    sumOfSquaredErrors

    public double[] sumOfSquaredErrors
    [pattern]
    Quadrierter Fehler eines einzelnen Lerndatensatzes, berechnet als Summe für alle Ausgabeneuronen ( (Soll-Wert - Ist-Wert)^2 )


    rootMeanSquareErrors

    public double[] rootMeanSquareErrors
    [pattern]
    Quadratwurzel des quadriereten Fehlers eines einzelnen Lerndatensatzes, berechnet als Sqrt(Quadrierter Fehler eines einzelnen Lerndatensatzes / Anzahl Ausgabeneuronen)


    averageSumOfAbsoluteErrors

    public double averageSumOfAbsoluteErrors
    Durchschnitt der Summe aller absoluten Fehlerbeträge (avg. ABSE)


    averageSumOfSquaredErrors

    public double averageSumOfSquaredErrors
    Durchschnitt der Fehlerquadratsummen aller Lerndatensätze (avg. SSE)


    averageRootMeanSquareError

    public double averageRootMeanSquareError
    Durchschnitt der Quadratwurzeln der quadratischen Fehler aller Lerndatensätze (avg. RMSE)

    Constructor Detail

    NetPerformanceStatistics

    public NetPerformanceStatistics()
    Method Detail

    getErrorByType

    public double getErrorByType(int pErrorType)
    Liefert den Fehlerwert, der durch den übergebenen Parameter (ERRORTYPE) festgelegt wurde.

    Parameters:
    pErrorType - Eine Konstante ERRORTYPE für den Fehlertypen.
    Returns:
    Wert des Fehlers.