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write_samples_class_mlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlp (Operator)

Name

write_samples_class_mlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlp — Abspeichern der Trainingsdaten eines mehrschichtigen Perzeptrons in Datei.

Signatur

write_samples_class_mlp( : : MLPHandle, FileName : )

Herror write_samples_class_mlp(const Hlong MLPHandle, const char* FileName)

Herror T_write_samples_class_mlp(const Htuple MLPHandle, const Htuple FileName)

Herror write_samples_class_mlp(const HTuple& MLPHandle, const HTuple& FileName)

void HClassMlp::WriteSamplesClassMlp(const HTuple& FileName) const

void WriteSamplesClassMlp(const HTuple& MLPHandle, const HTuple& FileName)

void HClassMlp::WriteSamplesClassMlp(const HString& FileName) const

void HClassMlp::WriteSamplesClassMlp(const char* FileName) const

void HOperatorSetX.WriteSamplesClassMlp(
[in] VARIANT MLPHandle, [in] VARIANT FileName)

void HClassMlpX.WriteSamplesClassMlp([in] BSTR FileName)

static void HOperatorSet.WriteSamplesClassMlp(HTuple MLPHandle, HTuple fileName)

void HClassMlp.WriteSamplesClassMlp(string fileName)

Beschreibung

write_samples_class_mlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlp speichert die in dem mehrschichtigen Perzeptron (MLP) MLPHandleMLPHandleMLPHandleMLPHandleMLPHandleMLPHandle abgespeicherten Trainingsmuster in der Datei FileNameFileNameFileNameFileNameFileNamefileName ab. write_samples_class_mlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlp kann dazu verwendet werden, eine Datenbank mit Trainingsmustern aufzubauen, und somit durch erneutes Trainieren mit einer erweiterten Datenbank die Leistung des MLP zu verbessern (siehe train_class_mlptrain_class_mlpTrainClassMlptrain_class_mlpTrainClassMlpTrainClassMlp). Für weitere mögliche Verwendungen von write_samples_class_mlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlp siehe get_prep_info_class_mlpget_prep_info_class_mlpGetPrepInfoClassMlpget_prep_info_class_mlpGetPrepInfoClassMlpGetPrepInfoClassMlp.

Die Datei FileNameFileNameFileNameFileNameFileNamefileName wird von write_samples_class_mlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlp überschrieben. Eine Erweiterung der Datenbank der Trainingsmuster ist aber einfach möglich, da read_samples_class_mlpread_samples_class_mlpReadSamplesClassMlpread_samples_class_mlpReadSamplesClassMlpReadSamplesClassMlp und add_sample_class_mlpadd_sample_class_mlpAddSampleClassMlpadd_sample_class_mlpAddSampleClassMlpAddSampleClassMlp die Trainingsmuster zu den bereits im Speicher des MLP gehaltenen Trainingsmustern hinzufügen.

Parallelisierung

Parameter

MLPHandleMLPHandleMLPHandleMLPHandleMLPHandleMLPHandle (input_control)  class_mlp → HClassMlp, HTupleHTupleHClassMlp, HTupleHClassMlpX, VARIANTHtuple (integer) (IntPtr) (Hlong) (Hlong) (Hlong) (Hlong)

Handle des MLP.

FileNameFileNameFileNameFileNameFileNamefileName (input_control)  filename.write → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (string) (string) (HString) (char*) (BSTR) (char*)

Name der Datei.

Ergebnis

Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert write_samples_class_mlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlp den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Vorgänger

add_sample_class_mlpadd_sample_class_mlpAddSampleClassMlpadd_sample_class_mlpAddSampleClassMlpAddSampleClassMlp

Nachfolger

clear_samples_class_mlpclear_samples_class_mlpClearSamplesClassMlpclear_samples_class_mlpClearSamplesClassMlpClearSamplesClassMlp

Siehe auch

create_class_mlpcreate_class_mlpCreateClassMlpcreate_class_mlpCreateClassMlpCreateClassMlp, get_prep_info_class_mlpget_prep_info_class_mlpGetPrepInfoClassMlpget_prep_info_class_mlpGetPrepInfoClassMlpGetPrepInfoClassMlp, read_samples_class_mlpread_samples_class_mlpReadSamplesClassMlpread_samples_class_mlpReadSamplesClassMlpReadSamplesClassMlp

Modul

Foundation

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