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write_samples_class_mlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlp (Operator)

Name

write_samples_class_mlpwrite_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)

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

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

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

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

void HClassMlp.WriteSamplesClassMlp(string fileName)

Beschreibung

write_samples_class_mlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlp speichert die in dem mehrschichtigen Perzeptron (MLP) MLPHandleMLPHandleMLPHandleMLPHandleMLPHandle abgespeicherten Trainingsmuster in der Datei FileNameFileNameFileNameFileNamefileName ab. write_samples_class_mlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlp 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_mlpTrainClassMlpTrainClassMlpTrainClassMlp). Für weitere mögliche Verwendungen von write_samples_class_mlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlp siehe get_prep_info_class_mlpget_prep_info_class_mlpGetPrepInfoClassMlpGetPrepInfoClassMlpGetPrepInfoClassMlp.

Die Datei FileNameFileNameFileNameFileNamefileName wird von write_samples_class_mlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlp überschrieben. Eine Erweiterung der Datenbank der Trainingsmuster ist aber einfach möglich, da read_samples_class_mlpread_samples_class_mlpReadSamplesClassMlpReadSamplesClassMlpReadSamplesClassMlp und add_sample_class_mlpadd_sample_class_mlpAddSampleClassMlpAddSampleClassMlpAddSampleClassMlp die Trainingsmuster zu den bereits im Speicher des MLP gehaltenen Trainingsmustern hinzufügen.

Ausführungsinformationen

Parameter

MLPHandleMLPHandleMLPHandleMLPHandleMLPHandle (input_control)  class_mlp → HClassMlp, HTupleHTupleHtuple (integer) (IntPtr) (Hlong) (Hlong)

Handle des MLP.

FileNameFileNameFileNameFileNamefileName (input_control)  filename.write → HTupleHTupleHtuple (string) (string) (HString) (char*)

Name der Datei.

Ergebnis

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

Vorgänger

add_sample_class_mlpadd_sample_class_mlpAddSampleClassMlpAddSampleClassMlpAddSampleClassMlp

Nachfolger

clear_samples_class_mlpclear_samples_class_mlpClearSamplesClassMlpClearSamplesClassMlpClearSamplesClassMlp

Siehe auch

create_class_mlpcreate_class_mlpCreateClassMlpCreateClassMlpCreateClassMlp, get_prep_info_class_mlpget_prep_info_class_mlpGetPrepInfoClassMlpGetPrepInfoClassMlpGetPrepInfoClassMlp, read_samples_class_mlpread_samples_class_mlpReadSamplesClassMlpReadSamplesClassMlpReadSamplesClassMlp

Modul

Foundation

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