write_samples_class_mlpT_write_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlp (Operator)
Name
write_samples_class_mlpT_write_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlp — Abspeichern der Trainingsdaten eines mehrschichtigen Perzeptrons in
Datei.
Signatur
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
- Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
- Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
- Wird ohne Parallelisierung verarbeitet.
Parameter
MLPHandleMLPHandleMLPHandleMLPHandleMLPHandle (input_control) class_mlp → HClassMlp, HTupleHTupleHtuple (handle) (IntPtr) (HHandle) (handle)
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