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read_samples_class_mlpT_read_samples_class_mlpReadSamplesClassMlpReadSamplesClassMlpread_samples_class_mlp (Operator)

Name

read_samples_class_mlpT_read_samples_class_mlpReadSamplesClassMlpReadSamplesClassMlpread_samples_class_mlp — Lesen von Trainingsdaten eines mehrschichtigen Perzeptrons aus Datei.

Signatur

read_samples_class_mlp( : : MLPHandle, FileName : )

Herror T_read_samples_class_mlp(const Htuple MLPHandle, const Htuple FileName)

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

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

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

void HClassMlp::ReadSamplesClassMlp(const wchar_t* FileName) const   (Nur Windows)

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

void HClassMlp.ReadSamplesClassMlp(string fileName)

def read_samples_class_mlp(mlphandle: HHandle, file_name: str) -> None

Beschreibung

read_samples_class_mlpread_samples_class_mlpReadSamplesClassMlpReadSamplesClassMlpReadSamplesClassMlpread_samples_class_mlp liest Trainingsmuster aus der durch FileNameFileNameFileNameFileNamefileNamefile_name 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_mlpCreateClassMlpCreateClassMlpCreateClassMlpcreate_class_mlp erzeugt werden. Wie bei train_class_mlptrain_class_mlpTrainClassMlpTrainClassMlpTrainClassMlptrain_class_mlp und write_samples_class_mlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlpwrite_samples_class_mlp beschrieben, können read_samples_class_mlpread_samples_class_mlpReadSamplesClassMlpReadSamplesClassMlpReadSamplesClassMlpread_samples_class_mlp, add_sample_class_mlpadd_sample_class_mlpAddSampleClassMlpAddSampleClassMlpAddSampleClassMlpadd_sample_class_mlp und write_samples_class_mlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlpwrite_samples_class_mlp 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 FileNameFileNameFileNameFileNamefileNamefile_name gespeicherten Merkmalsvektoren und Zielvektoren müssen die Längen NumInputNumInputNumInputNumInputnumInputnum_input und NumOutputNumOutputNumOutputNumOutputnumOutputnum_output besitzen, die bei create_class_mlpcreate_class_mlpCreateClassMlpCreateClassMlpCreateClassMlpcreate_class_mlp angegeben worden ist. Falls dies nicht der Fall ist, wird eine Fehlermeldung zurückgegeben.

Ausführungsinformationen

Dieser Operator modifiziert den Zustand des folgenden Eingabeparameters:

Während der Ausführung dieses Operators muss der Zugriff auf den Wert dieses Parameters synchronisiert werden, wenn er über mehrere Threads hinweg verwendet wird.

Parameter

MLPHandleMLPHandleMLPHandleMLPHandleMLPHandlemlphandle (input_control, Zustand wird modifiziert)  class_mlp → HClassMlp, HTupleHHandleHTupleHtuple (handle) (IntPtr) (HHandle) (handle)

Handle des MLP.

FileNameFileNameFileNameFileNamefileNamefile_name (input_control)  filename.read → HTuplestrHTupleHtuple (string) (string) (HString) (char*)

Name der Datei.

Ergebnis

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

Vorgänger

create_class_mlpcreate_class_mlpCreateClassMlpCreateClassMlpCreateClassMlpcreate_class_mlp

Nachfolger

train_class_mlptrain_class_mlpTrainClassMlpTrainClassMlpTrainClassMlptrain_class_mlp

Alternativen

add_sample_class_mlpadd_sample_class_mlpAddSampleClassMlpAddSampleClassMlpAddSampleClassMlpadd_sample_class_mlp

Siehe auch

write_samples_class_mlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlpwrite_samples_class_mlp, clear_samples_class_mlpclear_samples_class_mlpClearSamplesClassMlpClearSamplesClassMlpClearSamplesClassMlpclear_samples_class_mlp

Modul

Foundation

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