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read_samples_class_mlpread_samples_class_mlpReadSamplesClassMlpread_samples_class_mlpReadSamplesClassMlpReadSamplesClassMlp (Operator)

Name

read_samples_class_mlpread_samples_class_mlpReadSamplesClassMlpread_samples_class_mlpReadSamplesClassMlpReadSamplesClassMlp — Lesen von Trainingsdaten eines mehrschichtigen Perzeptrons aus Datei.

Signatur

read_samples_class_mlp( : : MLPHandle, FileName : )

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

Herror T_read_samples_class_mlp(const Htuple MLPHandle, const Htuple FileName)

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

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

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

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

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

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

void HClassMlpX.ReadSamplesClassMlp([in] BSTR FileName)

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

void HClassMlp.ReadSamplesClassMlp(string fileName)

Beschreibung

read_samples_class_mlpread_samples_class_mlpReadSamplesClassMlpread_samples_class_mlpReadSamplesClassMlpReadSamplesClassMlp liest Trainingsmuster aus der durch FileNameFileNameFileNameFileNameFileNamefileName gegebenen Datei aus und fügt sie zu den schon in dem mehrschichtigen Perzeptron (MLP) MLPHandleMLPHandleMLPHandleMLPHandleMLPHandleMLPHandle vorhandenen Trainingsmustern hinzu. Das MLP muss zuvor mit create_class_mlpcreate_class_mlpCreateClassMlpcreate_class_mlpCreateClassMlpCreateClassMlp erzeugt werden. Wie bei train_class_mlptrain_class_mlpTrainClassMlptrain_class_mlpTrainClassMlpTrainClassMlp und write_samples_class_mlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlp beschrieben, können read_samples_class_mlpread_samples_class_mlpReadSamplesClassMlpread_samples_class_mlpReadSamplesClassMlpReadSamplesClassMlp, add_sample_class_mlpadd_sample_class_mlpAddSampleClassMlpadd_sample_class_mlpAddSampleClassMlpAddSampleClassMlp und write_samples_class_mlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlp dazu verwendet werden, einen großen Datensatz von Trainingsmustern aufzubauen, um somit die Leistung des MLP durch erneutes Trainieren zu verbessern.

Es ist zu beachten, dass die Trainingsdaten die korrekte Dimensionalität aufweisen. Die in FileNameFileNameFileNameFileNameFileNamefileName gespeicherten Merkmalsvektoren und Zielvektoren müssen die Längen NumInput und NumOutput besitzen, die bei create_class_mlpcreate_class_mlpCreateClassMlpcreate_class_mlpCreateClassMlpCreateClassMlp angegeben worden ist. Falls dies nicht der Fall ist, wird eine Fehlermeldung zurückgegeben.

Parallelisierung

Dieser Operator modifiziert den Zustand des folgenden Eingabeparameters:

Der Wert dieses Parameters darf nicht über mehrere Threads verwendet werden.

Parameter

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

Handle des MLP.

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

Name der Datei.

Ergebnis

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

Vorgänger

create_class_mlpcreate_class_mlpCreateClassMlpcreate_class_mlpCreateClassMlpCreateClassMlp

Nachfolger

train_class_mlptrain_class_mlpTrainClassMlptrain_class_mlpTrainClassMlpTrainClassMlp

Alternativen

add_sample_class_mlpadd_sample_class_mlpAddSampleClassMlpadd_sample_class_mlpAddSampleClassMlpAddSampleClassMlp

Siehe auch

write_samples_class_mlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlp, clear_samples_class_mlpclear_samples_class_mlpClearSamplesClassMlpclear_samples_class_mlpClearSamplesClassMlpClearSamplesClassMlp

Modul

Foundation

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