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TestJEnvironmentPanel - class mscJNeuralNet.examples.TestJEnvironmentPanel.
Beispielprogramm für den Einsatz der GUI-Komponenten unter der Klasse JEnvironmentPanel.
TestJEnvironmentPanel() - Constructor for class mscJNeuralNet.examples.TestJEnvironmentPanel
 
TestJGuiComponents - class mscJNeuralNet.examples.TestJGuiComponents.
Beispielprogramm zum Testen der verschiedenen GUI-Komponenten dieser API.
TestJGuiComponents() - Constructor for class mscJNeuralNet.examples.TestJGuiComponents
 
TestNetStatistics - class mscJNeuralNet.examples.TestNetStatistics.
Beispiel zur Benutzung der Klassen NetPerformanceStatistics, NetPerformanceStatisticsCalculator und NetPerformanceReporter.
TestNetStatistics() - Constructor for class mscJNeuralNet.examples.TestNetStatistics
 
TestPattern - class mscJNeuralNet.examples.TestPattern.
Beispiel zur Benutzung der Klasse Patterns.
TestPattern() - Constructor for class mscJNeuralNet.examples.TestPattern
 
TestRpropVsBpg - class mscJNeuralNet.examples.TestRpropVsBpg.
Beispiel zum Vergleich der beiden Lernverfahren RProp und BackpropagationMomentum.
TestRpropVsBpg() - Constructor for class mscJNeuralNet.examples.TestRpropVsBpg
 
TestTrainingAlgorithmsTrippleXOR - class mscJNeuralNet.examples.TestTrainingAlgorithmsTrippleXOR.
Beispiel zum Trainieren eines Netzes mit der dreidimensionalen Xor-Funktion durch die verschiedenen Lernverfahren.
TestTrainingAlgorithmsTrippleXOR() - Constructor for class mscJNeuralNet.examples.TestTrainingAlgorithmsTrippleXOR
 
TestTrippleXorLearn - class mscJNeuralNet.examples.TestTrippleXorLearn.
Beispiel für das Trainineren eines Netzes mit dem dreidimensionalen Xor-Problem.
TestTrippleXorLearn() - Constructor for class mscJNeuralNet.examples.TestTrippleXorLearn
 
TestTrippleXorLearnConcurrent - class mscJNeuralNet.examples.TestTrippleXorLearnConcurrent.
Beispiel für nebenläufiges Trainieren eines Netzes mit der dreidimensionalen Xor-Funktion.
TestTrippleXorLearnConcurrent() - Constructor for class mscJNeuralNet.examples.TestTrippleXorLearnConcurrent
 
TrainingAlgorithmsEnumeration - class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.enumerations.TrainingAlgorithmsEnumeration.
Enumeration über alle verfügbaren Klassen, welche die Schnittstelle INetTrainingAlgorithm implementieren.
TrainingAlgorithmsEnumeration() - Constructor for class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.enumerations.TrainingAlgorithmsEnumeration
 
tanh(double) - Static method in class mscJNeuralNet.net.Net
Berechnet den Tangens Hyperbolicus des gegebenen Wertes.
tanh_diff(double) - Static method in class mscJNeuralNet.net.Net
Berechnet die Ableitung des Tangens Hyperbolicus für den gegebenen Wert.
toString() - Method in class mscJNeuralNet.connectors.RandomNetConnector
 
toString() - Method in class mscJNeuralNet.connectors.RandomSymmetryBreakingNetConnector
 
toString() - Method in class mscJNeuralNet.connectors.WesselsBarnardNetConnector
 
toString() - Method in class mscJNeuralNet.net.Net
 
toString() - Method in class mscJNeuralNet.patterns.Patterns
 
toString() - Method in class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.BackpropagationMomentum
 
toString() - Method in class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.QuickProp
 
toString() - Method in class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.RProp
 
toString() - Method in class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.RPropWeightDecay
 
toString() - Method in class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.SuperSABMomentum
 
train(double[][], double[][], INetTrainingAlgorithm) - Static method in class mscJNeuralNet.net.Net
Führt einen Lernschritt mit dem Lernverfahren und dem im Lernverfahren vermerkten Netz aus, um die gegebenen Lerndatensätze zu trainieren.
train(INetTrainingAlgorithm, double[][], double[][], int) - Static method in class mscJNeuralNet.trainer.NetTrainer
Trainieren bis die gegebene Anzahl an Lernschritten absolviert wurde.
train(INetTrainingAlgorithm, double[][], double[][], double, int) - Static method in class mscJNeuralNet.trainer.NetTrainer
Trainieren bis zu einem bestimmten Fehlerwert.
train(INetTrainingAlgorithm, double[][], double[][], double, int, int) - Static method in class mscJNeuralNet.trainer.NetTrainer
Trainieren bis zu einem bestimmten Fehlerwert oder bis eine bestimmte Anzahl an Lernschritten absolviert wurde.

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