Name
get_params_class_mlpget_params_class_mlpGetParamsClassMlpget_params_class_mlpGetParamsClassMlpGetParamsClassMlp — Auslesen der Parameter eines mehrschichtigen Perzeptrons.
Herror get_params_class_mlp(const Hlong MLPHandle, Hlong* NumInput, Hlong* NumHidden, Hlong* NumOutput, char* OutputFunction, char* Preprocessing, Hlong* NumComponents)
Herror T_get_params_class_mlp(const Htuple MLPHandle, Htuple* NumInput, Htuple* NumHidden, Htuple* NumOutput, Htuple* OutputFunction, Htuple* Preprocessing, Htuple* NumComponents)
Herror get_params_class_mlp(const HTuple& MLPHandle, Hlong* NumInput, Hlong* NumHidden, Hlong* NumOutput, char* OutputFunction, char* Preprocessing, Hlong* NumComponents)
Hlong HClassMlp::GetParamsClassMlp(HTuple* NumHidden, HTuple* NumOutput, HTuple* OutputFunction, HTuple* Preprocessing, HTuple* NumComponents) const
void GetParamsClassMlp(const HTuple& MLPHandle, HTuple* NumInput, HTuple* NumHidden, HTuple* NumOutput, HTuple* OutputFunction, HTuple* Preprocessing, HTuple* NumComponents)
Hlong HClassMlp::GetParamsClassMlp(Hlong* NumHidden, Hlong* NumOutput, HString* OutputFunction, HString* Preprocessing, Hlong* NumComponents) const
void HOperatorSetX.GetParamsClassMlp(
[in] VARIANT MLPHandle, [out] VARIANT* NumInput, [out] VARIANT* NumHidden, [out] VARIANT* NumOutput, [out] VARIANT* OutputFunction, [out] VARIANT* Preprocessing, [out] VARIANT* NumComponents)
Hlong HClassMlpX.GetParamsClassMlp(
[out] Hlong* NumHidden, [out] Hlong* NumOutput, [out] BSTR* OutputFunction, [out] BSTR* Preprocessing, [out] Hlong* NumComponents)
static void HOperatorSet.GetParamsClassMlp(HTuple MLPHandle, out HTuple numInput, out HTuple numHidden, out HTuple numOutput, out HTuple outputFunction, out HTuple preprocessing, out HTuple numComponents)
int HClassMlp.GetParamsClassMlp(out int numHidden, out int numOutput, out string outputFunction, out string preprocessing, out int numComponents)
get_params_class_mlpget_params_class_mlpGetParamsClassMlpget_params_class_mlpGetParamsClassMlpGetParamsClassMlp gibt die Parameter des durch
MLPHandleMLPHandleMLPHandleMLPHandleMLPHandleMLPHandle angegebenen mehrschichtigen Perzeptrons (MLP),
die bei der Erzeugung mit create_class_mlpcreate_class_mlpCreateClassMlpcreate_class_mlpCreateClassMlpCreateClassMlp verwendet wurden,
zurück. Dies ist insbesondere nützlich, wenn das MLP mit
read_class_mlpread_class_mlpReadClassMlpread_class_mlpReadClassMlpReadClassMlp von Datei eingelesen wurde. Die Ausgabedaten
von get_params_class_mlpget_params_class_mlpGetParamsClassMlpget_params_class_mlpGetParamsClassMlpGetParamsClassMlp können z.B. verwendet werden, um
zu überprüfen, ob die Merkmalsvektoren und ggf. die Zieldaten,
die verwendet werden sollen, zu dem MLP passen. Zur Beschreibung
der Parameter siehe create_class_mlpcreate_class_mlpCreateClassMlpcreate_class_mlpCreateClassMlpCreateClassMlp.
- Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
- Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
- Wird ohne Parallelisierung verarbeitet.
Anzahl der Eingabevariablen (Merkmale) des MLP.
Anzahl der versteckten Einheiten des MLP.
Anzahl der Ausgabevariablen (Klassen) des MLP.
Art der Aktivierungsfunktion in der
Ausgabeschicht des MLP.
Art der Vorverarbeitung (Transformation) der
Merkmalsvektoren.
Parameter der Vorverarbeitung: Anzahl der
transformierten Merkmale.
Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert
get_params_class_mlpget_params_class_mlpGetParamsClassMlpget_params_class_mlpGetParamsClassMlpGetParamsClassMlp den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird
eine Fehlerbehandlung durchgeführt.
create_class_mlpcreate_class_mlpCreateClassMlpcreate_class_mlpCreateClassMlpCreateClassMlp,
read_class_mlpread_class_mlpReadClassMlpread_class_mlpReadClassMlpReadClassMlp
add_sample_class_mlpadd_sample_class_mlpAddSampleClassMlpadd_sample_class_mlpAddSampleClassMlpAddSampleClassMlp,
train_class_mlptrain_class_mlpTrainClassMlptrain_class_mlpTrainClassMlpTrainClassMlp
evaluate_class_mlpevaluate_class_mlpEvaluateClassMlpevaluate_class_mlpEvaluateClassMlpEvaluateClassMlp,
classify_class_mlpclassify_class_mlpClassifyClassMlpclassify_class_mlpClassifyClassMlpClassifyClassMlp
Foundation