多層パーセプトロンクラス3層版 [詳解]

#include <ARCS6/lib/FeedforwardNeuralNet3.hh>

公開メンバ関数
	FeedforwardNeuralNet3 ()
	コンストラクタ

	FeedforwardNeuralNet3 (FeedforwardNeuralNet3 &&r)
	ムーブコンストラクタ

	~FeedforwardNeuralNet3 ()
	デストラクタ

void	InitWeight (void)
	重み行列の初期化

void	SetGainOfMomentumSGD (double epsilon, double alpha)
	モーメンタム確率的勾配降下法の更新ゲイン(学習率)の設定

void	SetDropoutRate (double DropoutRate)
	ドロップアウト率の設定

void	Train (DsName &Datasets)
	誤差逆伝播法による訓練をする関数

void	DispWeight (void)
	重み行列の表示

void	DispBias (void)
	バイアスベクトルの表示

void	DispSettings (void)
	パーセプトロン設定値の表示

void	DispFinalTestData (void)
	最後の学習結果を使った順伝播出力値と正解値の確認

void	WriteLeaningCurvePNG (const std::string &FileName, const int Ymin, const int Ymax)
	学習曲線グラフのPNG画像ファイルを書き出す関数

void	Estimate (const Matrix< 1, InSize > &x, Matrix< 1, OutSize > &y)
	訓練済みニューラルネットワークを使った推定計算

void	SaveWeightAndBias (const std::string &FileName)
	各レイヤの重み行列とバイアスベクトルをCSVファイルとして保存する関数

void	LoadWeightAndBias (const std::string &FileName)
	CSVファイルから各レイヤの重み行列とバイアスベクトルに読み込む関数

void	SaveSettings (const std::string &FileName)
	各レイヤのパーセプトロンの設定値をCSVファイルとして保存する関数

void	LoadSettings (const std::string &FileName)
	CSVファイルから各レイヤのパーセプトロンの設定値を読み込む関数

詳解

template<typename DsName, size_t InSize, size_t HidSize, size_t OutSize, size_t MinbatSize, size_t MinbatNum, size_t Epoch, size_t EpochDisp, ActvFunc InFunc, ActvFunc HidFunc, ActvFunc OutFunc, NnInitTypes InitType, NnDescentTypes GradDesType, NnDropout DropOutEnable, NnShuffle DsShfl>
class ARCS::FeedforwardNeuralNet3< DsName, InSize, HidSize, OutSize, MinbatSize, MinbatNum, Epoch, EpochDisp, InFunc, HidFunc, OutFunc, InitType, GradDesType, DropOutEnable, DsShfl >

多層パーセプトロンクラス3層版

テンプレート引数

DsName	データセットクラス名
EpochDisp	エポックループ表示数
DsShfl	エポック毎にシャッフルするかどうかの設定

構築子と解体子

◆ FeedforwardNeuralNet3()

template<typename DsName , size_t InSize, size_t HidSize, size_t OutSize, size_t MinbatSize, size_t MinbatNum, size_t Epoch, size_t EpochDisp, ActvFunc InFunc, ActvFunc HidFunc, ActvFunc OutFunc, NnInitTypes InitType, NnDescentTypes GradDesType, NnDropout DropOutEnable, NnShuffle DsShfl>

ARCS::FeedforwardNeuralNet3< DsName, InSize, HidSize, OutSize, MinbatSize, MinbatNum, Epoch, EpochDisp, InFunc, HidFunc, OutFunc, InitType, GradDesType, DropOutEnable, DsShfl >::FeedforwardNeuralNet3 ( FeedforwardNeuralNet3< DsName, InSize, HidSize, OutSize, MinbatSize, MinbatNum, Epoch, EpochDisp, InFunc, HidFunc, OutFunc, InitType, GradDesType, DropOutEnable, DsShfl > && r )

inline

ムーブコンストラクタ

引数

[in] r 右辺値

関数詳解

◆ Estimate()

template<typename DsName , size_t InSize, size_t HidSize, size_t OutSize, size_t MinbatSize, size_t MinbatNum, size_t Epoch, size_t EpochDisp, ActvFunc InFunc, ActvFunc HidFunc, ActvFunc OutFunc, NnInitTypes InitType, NnDescentTypes GradDesType, NnDropout DropOutEnable, NnShuffle DsShfl>

void ARCS::FeedforwardNeuralNet3< DsName, InSize, HidSize, OutSize, MinbatSize, MinbatNum, Epoch, EpochDisp, InFunc, HidFunc, OutFunc, InitType, GradDesType, DropOutEnable, DsShfl >::Estimate	(	const Matrix< 1, InSize > &	x,
		Matrix< 1, OutSize > &	y )

inline

訓練済みニューラルネットワークを使った推定計算

引数

[in]	x	ニューラルネットワークの入力ベクトル
[out]	y	ニューラルネットワークの出力ベクトル

◆ LoadSettings()

template<typename DsName , size_t InSize, size_t HidSize, size_t OutSize, size_t MinbatSize, size_t MinbatNum, size_t Epoch, size_t EpochDisp, ActvFunc InFunc, ActvFunc HidFunc, ActvFunc OutFunc, NnInitTypes InitType, NnDescentTypes GradDesType, NnDropout DropOutEnable, NnShuffle DsShfl>

void ARCS::FeedforwardNeuralNet3< DsName, InSize, HidSize, OutSize, MinbatSize, MinbatNum, Epoch, EpochDisp, InFunc, HidFunc, OutFunc, InitType, GradDesType, DropOutEnable, DsShfl >::LoadSettings ( const std::string & FileName )

inline

CSVファイルから各レイヤのパーセプトロンの設定値を読み込む関数

引数

[in] FileName CSVファイル名(拡張子なし)

◆ LoadWeightAndBias()

template<typename DsName , size_t InSize, size_t HidSize, size_t OutSize, size_t MinbatSize, size_t MinbatNum, size_t Epoch, size_t EpochDisp, ActvFunc InFunc, ActvFunc HidFunc, ActvFunc OutFunc, NnInitTypes InitType, NnDescentTypes GradDesType, NnDropout DropOutEnable, NnShuffle DsShfl>

void ARCS::FeedforwardNeuralNet3< DsName, InSize, HidSize, OutSize, MinbatSize, MinbatNum, Epoch, EpochDisp, InFunc, HidFunc, OutFunc, InitType, GradDesType, DropOutEnable, DsShfl >::LoadWeightAndBias ( const std::string & FileName )

inline

CSVファイルから各レイヤの重み行列とバイアスベクトルに読み込む関数

引数

[in] FileName CSVファイル名(拡張子なし)

◆ SaveSettings()

template<typename DsName , size_t InSize, size_t HidSize, size_t OutSize, size_t MinbatSize, size_t MinbatNum, size_t Epoch, size_t EpochDisp, ActvFunc InFunc, ActvFunc HidFunc, ActvFunc OutFunc, NnInitTypes InitType, NnDescentTypes GradDesType, NnDropout DropOutEnable, NnShuffle DsShfl>

void ARCS::FeedforwardNeuralNet3< DsName, InSize, HidSize, OutSize, MinbatSize, MinbatNum, Epoch, EpochDisp, InFunc, HidFunc, OutFunc, InitType, GradDesType, DropOutEnable, DsShfl >::SaveSettings ( const std::string & FileName )

inline

各レイヤのパーセプトロンの設定値をCSVファイルとして保存する関数

引数

[in] FileName CSVファイル名(拡張子なし)

◆ SaveWeightAndBias()

template<typename DsName , size_t InSize, size_t HidSize, size_t OutSize, size_t MinbatSize, size_t MinbatNum, size_t Epoch, size_t EpochDisp, ActvFunc InFunc, ActvFunc HidFunc, ActvFunc OutFunc, NnInitTypes InitType, NnDescentTypes GradDesType, NnDropout DropOutEnable, NnShuffle DsShfl>

void ARCS::FeedforwardNeuralNet3< DsName, InSize, HidSize, OutSize, MinbatSize, MinbatNum, Epoch, EpochDisp, InFunc, HidFunc, OutFunc, InitType, GradDesType, DropOutEnable, DsShfl >::SaveWeightAndBias ( const std::string & FileName )

inline

各レイヤの重み行列とバイアスベクトルをCSVファイルとして保存する関数

引数

[in] FileName CSVファイル名(拡張子なし)

◆ SetDropoutRate()

template<typename DsName , size_t InSize, size_t HidSize, size_t OutSize, size_t MinbatSize, size_t MinbatNum, size_t Epoch, size_t EpochDisp, ActvFunc InFunc, ActvFunc HidFunc, ActvFunc OutFunc, NnInitTypes InitType, NnDescentTypes GradDesType, NnDropout DropOutEnable, NnShuffle DsShfl>

void ARCS::FeedforwardNeuralNet3< DsName, InSize, HidSize, OutSize, MinbatSize, MinbatNum, Epoch, EpochDisp, InFunc, HidFunc, OutFunc, InitType, GradDesType, DropOutEnable, DsShfl >::SetDropoutRate ( double DropoutRate )

inline

ドロップアウト率の設定

引数

[in] DropoutRate ドロップアウト率(1のときドロップアウトしない，0のとき全部ドロップアウト)

◆ SetGainOfMomentumSGD()

template<typename DsName , size_t InSize, size_t HidSize, size_t OutSize, size_t MinbatSize, size_t MinbatNum, size_t Epoch, size_t EpochDisp, ActvFunc InFunc, ActvFunc HidFunc, ActvFunc OutFunc, NnInitTypes InitType, NnDescentTypes GradDesType, NnDropout DropOutEnable, NnShuffle DsShfl>

void ARCS::FeedforwardNeuralNet3< DsName, InSize, HidSize, OutSize, MinbatSize, MinbatNum, Epoch, EpochDisp, InFunc, HidFunc, OutFunc, InitType, GradDesType, DropOutEnable, DsShfl >::SetGainOfMomentumSGD	(	double	epsilon,
		double	alpha )

inline

モーメンタム確率的勾配降下法の更新ゲイン(学習率)の設定

引数

[in]	epsilon	更新ゲイン(学習率)
[in]	alpha	更新ゲイン(運動量項の学習率)

◆ Train()

template<typename DsName , size_t InSize, size_t HidSize, size_t OutSize, size_t MinbatSize, size_t MinbatNum, size_t Epoch, size_t EpochDisp, ActvFunc InFunc, ActvFunc HidFunc, ActvFunc OutFunc, NnInitTypes InitType, NnDescentTypes GradDesType, NnDropout DropOutEnable, NnShuffle DsShfl>

void ARCS::FeedforwardNeuralNet3< DsName, InSize, HidSize, OutSize, MinbatSize, MinbatNum, Epoch, EpochDisp, InFunc, HidFunc, OutFunc, InitType, GradDesType, DropOutEnable, DsShfl >::Train ( DsName & Datasets )

inline

誤差逆伝播法による訓練をする関数

引数

[in] Datasets データセット

◆ WriteLeaningCurvePNG()

template<typename DsName , size_t InSize, size_t HidSize, size_t OutSize, size_t MinbatSize, size_t MinbatNum, size_t Epoch, size_t EpochDisp, ActvFunc InFunc, ActvFunc HidFunc, ActvFunc OutFunc, NnInitTypes InitType, NnDescentTypes GradDesType, NnDropout DropOutEnable, NnShuffle DsShfl>

void ARCS::FeedforwardNeuralNet3< DsName, InSize, HidSize, OutSize, MinbatSize, MinbatNum, Epoch, EpochDisp, InFunc, HidFunc, OutFunc, InitType, GradDesType, DropOutEnable, DsShfl >::WriteLeaningCurvePNG	(	const std::string &	FileName,
		const int	Ymin,
		const int	Ymax )

inline

学習曲線グラフのPNG画像ファイルを書き出す関数

引数

[in]	FileName	ファイル名
[in]	YMIN	グラフの縦軸最小値 [dB]
[in]	YMAX	グラフの縦軸最大値 [dB]

このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

ARCS6/lib/FeedforwardNeuralNet3.hh

公開メンバ関数

詳解

構築子と解体子

◆ FeedforwardNeuralNet3()

関数詳解

◆ Estimate()

◆ LoadSettings()

◆ LoadWeightAndBias()

◆ SaveSettings()

◆ SaveWeightAndBias()

◆ SetDropoutRate()

◆ SetGainOfMomentumSGD()

◆ Train()

◆ WriteLeaningCurvePNG()