libpdsnn: Módulo PdsNeuronML.

Funciones que trabajan con redes neuronales multi capas. Más...

Estructuras de datos
struct	PdsNeuronML
	La estructura tipo PdsNeuronML . Esta estructura genera una red neuronal multi capa. Para usar incluir pds/pdsnn.h. Más...

pds_neuronml_<new>
Creando nuevas neuronas Red neuronal multi capa.
PdsNeuronML *	pds_neuronml_new (const PdsVector *L)
	Crea una estructura de tipo PdsNeuronML. Más...

PdsNeuronML *	pds_neuronml_new_from_array (const PdsNnNatural *L, PdsNnNatural Nel)
	Crea una estructura de tipo PdsNeuronML. Más...

PdsNeuronML *	pds_neuronml_new_load_data (const char *mlayer_filename)
	Crea una estructura de tipo PdsNeuronML e inicia todos los elementos. desde un archivo de texto. Más...

int	pds_neuronml_save_data (const PdsNeuronML NeuronML, const char mlayer_filename)
	Salva una estructura de tipo PdsNeuronML en un archivo de texto. Más...

pds_neuronml_<get_seT_configuration_methods>
Métodos que alteran o describen el comportamiento de la estructura.
int	pds_neuronml_set_max_error (PdsNeuronML *NeuronML, PdsNnReal MaxError)
	Coloca el maximo margen error RMS aceptado en la salida de la estructura PdsNeuronML. Más...

int	pds_neuronml_set_max_iterations (PdsNeuronML *NeuronML, PdsNnNatural MaxIter)
	Coloca el máximo numero de iteraciones aceptado, cualquier valor mayor provoca que se detenga el algoritmo de aprendizaje pds_neuronml_training(). si este número es cero entonces el algoritmo continua hasta que el error en la salida sea menor que NeuronML->Error. Más...

int	pds_neuronml_enable_printf (PdsNeuronML *NeuronML)
	Habilita la muestra en pantalla del avance del aprendizaje. Más...

int	pds_neuronml_get_number_of_input_neurons (PdsNeuronML NeuronML, PdsNnNatural Number)
	Retorna o numero de neuronas de entrada. Más...

int	pds_neuronml_get_number_of_output_neurons (PdsNeuronML NeuronML, PdsNnNatural Number)
	Retorna o numero de neuronas de salida. Más...

int	pds_neuronml_get_maximum_output (PdsNeuronML NeuronML, PdsNnReal Max)
	Retorna o valor maximo de las neuronas de salida. Más...

int	pds_neuronml_get_minimum_output (PdsNeuronML NeuronML, PdsNnReal Min)
	Retorna o valor maximo de las neuronas de salida. Más...

pds_neuronml_<u_weight_methods>
Métodos que alteran las variables de la estructura.
int	pds_neuronml_init_weight_uniform (PdsNeuronML NeuronML, PdsUniform RV)
	Inicializa todos los pesos usando una variable aleatoria uniforme. Más...

int	pds_neuronml_init_weight_rand (PdsNeuronML *NeuronML, PdsSnReal min, PdsSnReal max)
	Inicializa todos los pesos entre los valores min y max, usando internamente la funcion rand. Más...

int	pds_neuronml_init_u_uniform (PdsNeuronML NeuronML, PdsUniform RV)
	Inicializa todos los umbrales U usando una variable aleatoria uniforme. Más...

int	pds_neuronml_init_u_rand (PdsNeuronML *NeuronML, PdsSnReal min, PdsSnReal max)
	Inicializa todos los umbrales U de forma aleatoria entre min y max. Más...

pds_neuronml_<iterate_methods>
Métodos sobre iteración de la estructura.
int	pds_neuronml_iterate (PdsNeuronML NeuronML, const PdsVector Input, PdsVector *Output)
	Itera la red neuronal multicapa NeuronML. $\theta_j=\sum_{k=0}^{N_{d}-1}{W_{kj}X_k} - U_j$ $y_j \leftarrow func\left(\theta_j\right)$ . Más...

int	pds_neuronml_get_number_iterations (const PdsNeuronML NeuronML, PdsNnNatural Iter)
	Devuelve el número de iteraciones del último entrenamiento hecho con la función pds_neuronml_training(). Más...

PdsNnBool	pds_neuronml_iterate_results_printf (const PdsNeuronML MLayer, const char Type)
	Muestra los resultados de la iteración de la red neuronal multicapa NeuronML. Más...

int	pds_neuronml_get_output (const PdsNeuronML NeuronML, PdsVector Y)
	Devuelve la salida Y de la red neuronal. Más...

int	pds_neuronml_get_output_soft_vote (const PdsNeuronML NeuronML, PdsNnReal Vote)
	Evalúa una votación con desición suave de los valores de salida de la red neuronal multicapa. Más...

int	pds_neuronml_get_output_rms_error (const PdsNeuronML NeuronML, PdsNnReal RmsError)
	Evalúa el error cuadrático medio de todos los errores Y[1] de las neuronas de salida de la red neuronal. Más...

pds_neuronml_<training_methods>
Métodos sobre entrenamiento de la estructura.
int	pds_neuronml_training (PdsNeuronML NeuronML, const PdsVector Input, PdsVector *Output)
	Entrena la red neuronal multicapa NeuronML. Usa el valor de Output como entrenamiento, para finalizar carga el nuevo valor de salida en Output. Más...

PdsNnNatural	pds_neuronml_training_results_printf (PdsNeuronML MLayer, const char Type)
	Muestra los resultados del entrenamiento de la red neuronal multicapa NeuronML. Más...

int	pds_neuronml_set_alpha (PdsNeuronML *NeuronML, PdsNnReal Alpha)
	Coloca el valor del factor de aprendizaje Alpha. Más...

pds_neuronml_<fprintf>
Funciones para leer y escribir datos de {Pesos, U} de todas las neuronas.
int	pds_neuronml_head_printf (const PdsNeuronML *NeuronML)
	Mostra em pantalla los datos de cabecera de la red neuronal multicapa. Más...

int	pds_neuronml_head_fprintf (const PdsNeuronML NeuronML, FILE fd)
	Escribe los datos de cabecera de la red neuronal. En una linea separando los elementos por un TAB. {NeuronML->N,NeuronML->MaxError,NeuronML->Alpha,NeuronML->MaxIter,NeuronML->Iter,NeuronML->ShowPrintf} En la siguiente linea separando los elementos por un TAB, el numero de neuronas por capa. Más...

PdsNeuronML *	pds_neuronml_new_head_fscanf (FILE *fd)
	Lee los datos de cabecera de una red neuronal desde un archivo. Más...

int	pds_neuronml_body_fprintf (const PdsNeuronML NeuronML, FILE fd)
	Guarda en un archivo de texto los pesos W[i], el valor de U. Ocupando una linea cada uno, y separando los elementos por un TAB. (neurona por neurona) Más...

int	pds_neuronml_body_fscanf (PdsNeuronML NeuronML, FILE fd)
	Lee de un archivo de texto los pesos W[i], el valor de U. Ocupando una linea cada uno, y separando los elementos por un TAB. (neurona por neurona) Más...

int	pds_neuronml_body_fwrite (const PdsNeuronML NeuronML, FILE fd)
	Guarda en un archivo binario los pesos W[i], el valor de U. (neurona por neurona) Más...

int	pds_neuronml_body_fread (PdsNeuronML NeuronML, FILE fd)
	Lee de un archivo binario los pesos W[i], el valor de U. (neurona por neurona) Más...

pds_neuronml_<free>
Liberar memoria.
void	pds_neuronml_free (PdsNeuronML *NeuronML)
	Libera una neurona de tipo puntero PdsNeuronML. Más...

void	pds_neuronml_destroy (PdsNeuronML **NeuronML)
	Libera una neurona de tipo puntero PdsNeuronML, y limpia el puntero con NULL. Más...

Descripción detallada

Funciones que trabajan con redes neuronales multi capas.

Estas funciones trabajan con redes neuronales multi capas de la forma.

Red neuronal multi capa.

Documentación de las funciones

◆ pds_neuronml_new()

PdsNeuronML * pds_neuronml_new ( const PdsVector * L )

Crea una estructura de tipo PdsNeuronML.

Inicia con cero todos los Pesos.
El máximo margen de error RMS aceptado en la salida de la estructura PdsNeuronML es PDS_DEFAULT_MAX_RMS_ERROR.
El valor de de Alpha se inicia con PDS_DEFAULT_ALPHA.
El valor U y W son iniciados aleatoriamente entre -1.0 1.0.
El valor func(x) se inicia con tanh(x/2).

Parámetros

[in] L Es un vector con el numero de elementos por capas.

Devuelve: Un puntero al vector de tipo PdsNeuronML.

◆ pds_neuronml_new_from_array()

PdsNeuronML * pds_neuronml_new_from_array	(	const PdsNnNatural *	L,
		PdsNnNatural	Nel
	)

Crea una estructura de tipo PdsNeuronML.

Inicia con cero todos los Pesos.
El máximo margen de error RMS aceptado en la salida de la estructura PdsNeuronML es PDS_DEFAULT_MAX_RMS_ERROR.
El valor de de Alpha se inicia con PDS_DEFAULT_ALPHA.
El valor U y W son iniciados aleatoriamente entre -1.0 1.0.
El valor func(x) se inicia con tanh(x/2).

Parámetros

[in]	L	Es un arreglo con el numero de elementos por capas.
[in]	Nel	Número de elementos del arreglo.

Devuelve: Un puntero al vector de tipo PdsNeuronML.

Ejemplos:: example_training_save.c.

◆ pds_neuronml_new_load_data()

PdsNeuronML * pds_neuronml_new_load_data ( const char * mlayer_filename )

Crea una estructura de tipo PdsNeuronML e inicia todos los elementos. desde un archivo de texto.

Los datos cargados son :

N, el numero de capas.
MaxError, El máximo margen de error RMS aceptado en la salida.
Alpha, El factor de aprendizaje.
MaxIter, El máximo número de iteraciones.
Iter, El número de iteraciones del último entrenamiento.
ShowPrintf, Si la estructura muestra información adicional.
L, Vector de N+1 elementos con el número de neuronas por capa.
Vector de pesos de neurona.
...

Parámetros

[in] mlayer_filename Es el archivo de texto de donde se leen los datos.

Devuelve: Un puntero al vector de tipo PdsNeuronML.

Ejemplos:: example_load_test.c y example_load_training_save_test.c.

◆ pds_neuronml_save_data()

int pds_neuronml_save_data	(	const PdsNeuronML *	NeuronML,
		const char *	mlayer_filename
	)

Salva una estructura de tipo PdsNeuronML en un archivo de texto.

Los datos salvados son :

N, el numero de capas.
MaxError, El máximo margen de error RMS aceptado en la salida.
Alpha, El factor de aprendizaje.
MaxIter, El máximo número de iteraciones.
Iter, El número de iteraciones del último entrenamiento.
ShowPrintf, Si la estructura muestra información adicional.
L, Vector de N+1 elementos con el número de neuronas por capa.
Vector de pesos de neurona.
...

Parámetros

[in]	NeuronML	Es la red neuronal multicapa a salvar.
[in]	mlayer_filename	Es el archivo de texto donde se guardará la red.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no. (ejem: NeuronML==NULL o mlayer_filename=NULL).

Ejemplos:: example_load_training_save_test.c y example_training_save.c.

◆ pds_neuronml_set_max_error()

int pds_neuronml_set_max_error	(	PdsNeuronML *	NeuronML,
		PdsNnReal	MaxError
	)

Coloca el maximo margen error RMS aceptado en la salida de la estructura PdsNeuronML.

Cualquier valor de error que es menor provoca que se detenga el algoritmo de aprendizaje.

Parámetros

[in,out]	NeuronML	Red neuronal Multi capa a trabajar.
[in]	MaxError	Máximo error aceptado. El valor cero no es aceptado, en su defecto es escrito PDS_DEFAULT_MAX_RMS_ERROR. Valores negativos no son aceptados, en su defecto es escrito \|MaxError\|.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NeuronML==NULL).

Ejemplos:: example_training_save.c.

◆ pds_neuronml_set_max_iterations()

int pds_neuronml_set_max_iterations	(	PdsNeuronML *	NeuronML,
		PdsNnNatural	MaxIter
	)

Coloca el máximo numero de iteraciones aceptado, cualquier valor mayor provoca que se detenga el algoritmo de aprendizaje pds_neuronml_training(). si este número es cero entonces el algoritmo continua hasta que el error en la salida sea menor que NeuronML->Error.

Parámetros

[in,out]	NeuronML	Red neuronal Multi capa a trabajar.
[in]	MaxIter	Número máximo de iteraciones.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NeuronML==NULL).

Ejemplos:: example_training_save.c.

◆ pds_neuronml_enable_printf()

int pds_neuronml_enable_printf ( PdsNeuronML * NeuronML )

Habilita la muestra en pantalla del avance del aprendizaje.

Parámetros

[in,out] NeuronML Red neuronal Multi capa a trabajar.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NeuronML==NULL).

◆ pds_neuronml_get_number_of_input_neurons()

int pds_neuronml_get_number_of_input_neurons	(	PdsNeuronML *	NeuronML,
		PdsNnNatural *	Number
	)

Retorna o numero de neuronas de entrada.

Parámetros

[in]	NeuronML	Red neuronal Multi capa a cosultar.
[out]	Number	Número de neuronas de entrada.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NeuronML==NULL).

Ejemplos:: example_load_test.c y example_load_training_save_test.c.

◆ pds_neuronml_get_number_of_output_neurons()

int pds_neuronml_get_number_of_output_neurons	(	PdsNeuronML *	NeuronML,
		PdsNnNatural *	Number
	)

Retorna o numero de neuronas de salida.

Parámetros

[in]	NeuronML	Red neuronal Multi capa a cosultar.
[out]	Number	Número de neuronas de salida.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NeuronML==NULL).

Ejemplos:: example_load_test.c y example_load_training_save_test.c.

◆ pds_neuronml_get_maximum_output()

int pds_neuronml_get_maximum_output	(	PdsNeuronML *	NeuronML,
		PdsNnReal *	Max
	)

Retorna o valor maximo de las neuronas de salida.

Parámetros

[in]	NeuronML	Red neuronal Multi capa a cosultar.
[out]	Max	Valor máximo de las neuronas de salida.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NeuronML==NULL).

◆ pds_neuronml_get_minimum_output()

int pds_neuronml_get_minimum_output	(	PdsNeuronML *	NeuronML,
		PdsNnReal *	Min
	)

Retorna o valor maximo de las neuronas de salida.

Parámetros

[in]	NeuronML	Red neuronal Multi capa a cosultar.
[out]	Min	Valor mínimo de las neuronas de salida.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NeuronML==NULL).

◆ pds_neuronml_init_weight_uniform()

int pds_neuronml_init_weight_uniform	(	PdsNeuronML *	NeuronML,
		PdsUniform *	RV
	)

Inicializa todos los pesos usando una variable aleatoria uniforme.

Parámetros

[in,out]	NeuronML	Red neuronal Multi capa a trabajar.
[in]	RV	Variable aleatoria uniforme.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NeuronML==NULL, RV==NULL).

◆ pds_neuronml_init_weight_rand()

int pds_neuronml_init_weight_rand	(	PdsNeuronML *	NeuronML,
		PdsSnReal	min,
		PdsSnReal	max
	)

Inicializa todos los pesos entre los valores min y max, usando internamente la funcion rand.

Parámetros

[in,out]	NeuronML	Red neuronal Multi capa a trabajar.
[in]	min	Valor mínimo.
[in]	max	Valor máximo.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NeuronML==NULL).

◆ pds_neuronml_init_u_uniform()

int pds_neuronml_init_u_uniform	(	PdsNeuronML *	NeuronML,
		PdsUniform *	RV
	)

Inicializa todos los umbrales U usando una variable aleatoria uniforme.

Parámetros

[in,out]	NeuronML	Red neuronal Multi capa a trabajar.
[in]	RV	Variable aleatoria uniforme.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NeuronML==NULL, RV==NULL).

◆ pds_neuronml_init_u_rand()

int pds_neuronml_init_u_rand	(	PdsNeuronML *	NeuronML,
		PdsSnReal	min,
		PdsSnReal	max
	)

Inicializa todos los umbrales U de forma aleatoria entre min y max.

Parámetros

[in,out]	NeuronML	Red neuronal Multi capa a trabajar.
[in]	min	Valor mínimo.
[in]	max	Valor máximo.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NeuronML==NULL).

◆ pds_neuronml_iterate()

int pds_neuronml_iterate	(	PdsNeuronML *	NeuronML,
		const PdsVector *	Input,
		PdsVector *	Output
	)

Itera la red neuronal multicapa NeuronML.

$\theta_j=\sum_{k=0}^{N_{d}-1}{W_{kj}X_k} - U_j$

$y_j \leftarrow func\left(\theta_j\right)$

Parámetros

[in,out]	NeuronML	Red neuronal Multi capa a trabajar.
[in]	Input	Datos de entrada de la red neuronal multicapa.
[out]	Output	Datos de salida de la red neuronal multicapa.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NeuronML==NULL, o tamaños de vectores incompatibles).

Ejemplos:: example_load_test.c y example_load_training_save_test.c.

◆ pds_neuronml_get_number_iterations()

int pds_neuronml_get_number_iterations	(	const PdsNeuronML *	NeuronML,
		PdsNnNatural *	Iter
	)

Devuelve el número de iteraciones del último entrenamiento hecho con la función pds_neuronml_training().

Parámetros

[in,out]	NeuronML	Red neuronal Multi capa a trabajar.
[in]	Iter	Número de iteraciones del último entrenamiento.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NeuronML==NULL).

◆ pds_neuronml_iterate_results_printf()

PdsNnBool pds_neuronml_iterate_results_printf	(	const PdsNeuronML *	MLayer,
		const char *	Type
	)

Muestra los resultados de la iteración de la red neuronal multicapa NeuronML.

Parámetros

[in]	MLayer	Red neuronal Multi capa a trabajar.
[in]	Type	Etiqueda da iteracion.

Devuelve: El valor medio de las salidas de la red neuronal multicapa NeuronML.

Ejemplos:: example_load_test.c y example_load_training_save_test.c.

◆ pds_neuronml_get_output()

int pds_neuronml_get_output	(	const PdsNeuronML *	NeuronML,
		PdsVector *	Y
	)

Devuelve la salida Y de la red neuronal.

Parámetros

[in]	NeuronML	Red neuronal Multi capa a trabajar.
[out]	Y	Vector donde se cargará los valores de la salida Y.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NeuronML==NULL o Y==NULL).

◆ pds_neuronml_get_output_soft_vote()

int pds_neuronml_get_output_soft_vote	(	const PdsNeuronML *	NeuronML,
		PdsNnReal *	Vote
	)

Evalúa una votación con desición suave de los valores de salida de la red neuronal multicapa.

Se realiza una suma simple de todos los valores de salida.

Parámetros

[in]	NeuronML	Red neuronal Multi capa a trabajar.
[out]	Vote	Valor de la votación suave.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NVector==NULL).

◆ pds_neuronml_get_output_rms_error()

int pds_neuronml_get_output_rms_error	(	const PdsNeuronML *	NeuronML,
		PdsNnReal *	RmsError
	)

Evalúa el error cuadrático medio de todos los errores Y[1] de las neuronas de salida de la red neuronal.

Parámetros

[in]	NeuronML	Red neuronal Multi capa a trabajar.
[in]	RmsError	Valor raíz cuadrático medio.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NeuronML==NULL).

◆ pds_neuronml_training()

int pds_neuronml_training	(	PdsNeuronML *	NeuronML,
		const PdsVector *	Input,
		PdsVector *	Output
	)

Entrena la red neuronal multicapa NeuronML. Usa el valor de Output como entrenamiento, para finalizar carga el nuevo valor de salida en Output.

Bucle de retropropagación e iteración :

pds_nvector_evaluate_diff_error()
pds_nvector_backpropagate_error() : $e_k \leftarrow e_k + \frac{\alpha}{N_j} func'\left(\theta_j\right) W_{kj} e_j$
pds_nvector_update_u_and_weight() : $W_{kj} = W_{kj} + \alpha e_j func'\left(\theta_j\right) \frac{X_{k}}{X^TX}$
pds_nvector_update_u_and_weight() : $U_{k} = U_{k} - \alpha e_j func'\left(\theta_j\right) \frac{1}{X^TX}$
pds_neuronml_iterate()

El bucle es repetido hasta que el error cuadratico medio en la salida sea menor NeuronML->MaxError o que el numero de iteraciones sea mayor que NeuronML->MaxIter (Solo si NeuronML->MaxIter es diferente de cero).

Parámetros

[in,out]	NeuronML	Red neuronal Multi capa a trabajar.
[in]	Input	Datos de entrada de la red neuronal multicapa.
[in,out]	Output	Datos esperados de salida de la red neuronal multicapa.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NeuronML==NULL, o tamaños de vectores incompatibles).

Ejemplos:: example_load_training_save_test.c y example_training_save.c.

◆ pds_neuronml_training_results_printf()

PdsNnNatural pds_neuronml_training_results_printf	(	PdsNeuronML *	MLayer,
		const char *	Type
	)

Muestra los resultados del entrenamiento de la red neuronal multicapa NeuronML.

Parámetros

[in]	MLayer	Red neuronal Multi capa a trabajar.
[in]	Type	Etiqueda del entrenamiento.

Devuelve: El valor medio de las salidas de la red neuronal multicapa NeuronML.

Ejemplos:: example_load_training_save_test.c y example_training_save.c.

◆ pds_neuronml_set_alpha()

int pds_neuronml_set_alpha	(	PdsNeuronML *	NeuronML,
		PdsNnReal	Alpha
	)

Coloca el valor del factor de aprendizaje Alpha.

Parámetros

[in,out]	NeuronML	Red neuronal Multi capa a trabajar.
[in]	Alpha	Factor de aprendizaje.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NeuronML==NULL).

Ejemplos:: example_training_save.c.

◆ pds_neuronml_head_printf()

int pds_neuronml_head_printf ( const PdsNeuronML * NeuronML )

Mostra em pantalla los datos de cabecera de la red neuronal multicapa.

Parámetros

[in] NeuronML La estructura multicapa a leer.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NeuronML==NULL).

Ejemplos:: example_load_test.c y example_load_training_save_test.c.

◆ pds_neuronml_head_fprintf()

int pds_neuronml_head_fprintf	(	const PdsNeuronML *	NeuronML,
		FILE *	fd
	)

Escribe los datos de cabecera de la red neuronal. En una linea separando los elementos por un TAB. {NeuronML->N,NeuronML->MaxError,NeuronML->Alpha,NeuronML->MaxIter,NeuronML->Iter,NeuronML->ShowPrintf} En la siguiente linea separando los elementos por un TAB, el numero de neuronas por capa.

Parámetros

[in]	NeuronML	La estructura multicapa a leer.
[in,out]	fd	Manejador del fichero a escribir.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NeuronML==NULL o fd==NULL).

◆ pds_neuronml_new_head_fscanf()

PdsNeuronML * pds_neuronml_new_head_fscanf ( FILE * fd )

Lee los datos de cabecera de una red neuronal desde un archivo.

Parámetros

[in,out] fd Manejador del fichero a escribir.

Devuelve: Un puntero al vector de tipo PdsNeuronML o NULL en caso de error.

◆ pds_neuronml_body_fprintf()

int pds_neuronml_body_fprintf	(	const PdsNeuronML *	NeuronML,
		FILE *	fd
	)

Guarda en un archivo de texto los pesos W[i], el valor de U. Ocupando una linea cada uno, y separando los elementos por un TAB. (neurona por neurona)

Parámetros

[in]	NeuronML	La estructura multicapa a leer.
[in,out]	fd	Manejador del fichero a escribir.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NeuronML==NULL o fd==NULL).

◆ pds_neuronml_body_fscanf()

int pds_neuronml_body_fscanf	(	PdsNeuronML *	NeuronML,
		FILE *	fd
	)

Lee de un archivo de texto los pesos W[i], el valor de U. Ocupando una linea cada uno, y separando los elementos por un TAB. (neurona por neurona)

Parámetros

[out]	NeuronML	La estructura multicapa a escribir.
[in,out]	fd	Manejador del fichero a escribir.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NeuronML==NULL o fd==NULL).

◆ pds_neuronml_body_fwrite()

int pds_neuronml_body_fwrite	(	const PdsNeuronML *	NeuronML,
		FILE *	fd
	)

Guarda en un archivo binario los pesos W[i], el valor de U. (neurona por neurona)

Parámetros

[in]	NeuronML	La estructura multicapa a leer.
[in,out]	fd	Manejador del fichero binario a escribir.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NeuronML==NULL o fd==NULL).

◆ pds_neuronml_body_fread()

int pds_neuronml_body_fread	(	PdsNeuronML *	NeuronML,
		FILE *	fd
	)

Lee de un archivo binario los pesos W[i], el valor de U. (neurona por neurona)

Parámetros

[out]	NeuronML	La estructura multicapa a escribir.
[in,out]	fd	Manejador del fichero binario a escribir.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NeuronML==NULL o fd==NULL).

◆ pds_neuronml_free()

void pds_neuronml_free ( PdsNeuronML * Neuron )

Libera una neurona de tipo puntero PdsNeuronML.

Parámetros

[in,out] Neuron La neurona a liberar.

Devuelve: No retorna valor.

Ejemplos:: example_load_test.c, example_load_training_save_test.c y example_training_save.c.

◆ pds_neuronml_destroy()

void pds_neuronml_destroy ( PdsNeuronML ** Neuron )

Libera una neurona de tipo puntero PdsNeuronML, y limpia el puntero con NULL.

Parámetros

[in,out] Neuron La neurona a liberar y limpiar.

Devuelve: No retorna valor.

Estructuras de datos

pds_neuronml_<new>

pds_neuronml_<get_seT_configuration_methods>

pds_neuronml_<u_weight_methods>

pds_neuronml_<iterate_methods>

pds_neuronml_<training_methods>

pds_neuronml_<fprintf>

pds_neuronml_<free>

Descripción detallada

Documentación de las funciones

◆ pds_neuronml_new()

◆ pds_neuronml_new_from_array()

◆ pds_neuronml_new_load_data()

◆ pds_neuronml_save_data()

◆ pds_neuronml_set_max_error()

◆ pds_neuronml_set_max_iterations()

◆ pds_neuronml_enable_printf()

◆ pds_neuronml_get_number_of_input_neurons()

◆ pds_neuronml_get_number_of_output_neurons()

◆ pds_neuronml_get_maximum_output()

◆ pds_neuronml_get_minimum_output()

◆ pds_neuronml_init_weight_uniform()

◆ pds_neuronml_init_weight_rand()

◆ pds_neuronml_init_u_uniform()

◆ pds_neuronml_init_u_rand()

◆ pds_neuronml_iterate()

◆ pds_neuronml_get_number_iterations()

◆ pds_neuronml_iterate_results_printf()

◆ pds_neuronml_get_output()

◆ pds_neuronml_get_output_soft_vote()

◆ pds_neuronml_get_output_rms_error()

◆ pds_neuronml_training()

◆ pds_neuronml_training_results_printf()

◆ pds_neuronml_set_alpha()

◆ pds_neuronml_head_printf()

◆ pds_neuronml_head_fprintf()

◆ pds_neuronml_new_head_fscanf()

◆ pds_neuronml_body_fprintf()

◆ pds_neuronml_body_fscanf()

◆ pds_neuronml_body_fwrite()

◆ pds_neuronml_body_fread()

◆ pds_neuronml_free()

◆ pds_neuronml_destroy()

Enlaces de interés