Запросы к компоненту задачник, Чтение и запись задачника, Прочитать задачник (tbAdd) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

В этом разделе описаны все запросы, выполняемые компонентом задачник в виде процедур и функций. При описании используется синтаксис языков Object Pascal и С. В Паскаль варианте приведены заголовки функций и процедур. В С варианте - прототипы функций. Большинство запросов, реализуется в виде функций, сообщающих о корректности завершения операции.

Предполагается возможность одновременной работы нескольких сеансов одного задачника. Например, допускается редактирование задачника и одновременное обучение сети по тому же задачнику.

Все запросы к компоненту задачник можно разбить на следующие группы.

Чтение и запись задачника.

Начало и конец сеанса.

Перемещение по примерам.

Определение, получение и изменение данных.

Окраска примеров.

Установление структуры Задачника.

Добавление и удаление примеров.

Обработка ошибок.

Чтение и запись задачника

К этой группе запросов относятся запросы, работающие со всем задачником в целом. Эти запросы считывают задачник, сохраняют задачник на диске или выгружают ранее считанный или созданный задачник.

Прочитать задачник (tbAdd)

Описание запроса:

Pascal:

Function tbAdd( CompName : PString ) : Logic;

C:

Logic tbAdd( PString CompName )

Описание аргумента:

CompName - указатель на строку символов, содержащую имя файла задачника.

Назначение - служит для считывания задачника.

Описание исполнения.

Если Error <> 0, то выполнение запроса прекращается.

Если в данный момент считан задачник, то генерируется запрос tbDelete. Если запрос tbDelete завершается неуспешно, то генерируется внутренняя ошибка 104 - попытка считывания задачника при открытых сеансах ранее считанного задачника. Управление передается обработчику ошибок. Выполнение запроса прекращается.

Первые четыре символа строки CompName составляют слово File. Остальная часть строки содержит имя компонента и после пробела имя файла, содержащего компонент.

Если во время выполнения запроса возникает ошибка, то генерируется внутренняя ошибка 102 - ошибка чтения задачника. Управление передается обработчику ошибок. Выполнение запроса прекращается. В противном случае выполнение запроса успешно завершается.

Похожие статьи

• Запрос на предобработку, Предобработать вектор сигналов (Prepare) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Единственный запрос первой группы выполняет основную функцию компонента предобработчик - предобрабатывает входные данные, вычисляя вектор входных...

• Если в аргументе Instruct установлен бит Estimate, то, Ошибки компонента исполнитель - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  14.6.1. Если в аргументе Instruct не установлен бит Interpret, то генерируется запрос к задачнику Get с аргументами Handle, AnsArray, tbAnswers (Получает...

• Запрос на интерпретацию, Интерпретировать массив сигналов (Interpretate) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Единственный запрос первой группы выполняет основную функцию компонента интерпретатор ответа - интерпретирует массив сигналов. Интерпретировать массив...

• Запросы на изменение параметров - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  К группе запросов на изменение параметров относятся три запроса: XxGetData - получить параметры структурной единицы. xxGetName - получить названия...

• Конец (Last), Начало (First), Пример номер (Example) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Описание запроса: Pascal: Function Last( Handle : Integer ) : Logic; C: Logic Last(Integer Handle) Описание аргументов: Handle - номер сеанса. Назначение...

• Начало и конец сеанса, Начало сеанса (InitSession), Конец сеанса (EndSession) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  К этой группе запросов относятся два запроса, открывающие и закрывающие сеансы работы с задачником. Начало сеанса (InitSession) Описание запроса: Pascal:...

• Запросы к компоненту сеть - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  В данном разделе главы рассмотрены все запросы, исполняемые комп Онентом сеть. Прежде чем приступать к описанию стандарта запросов компонента сеть...

• Запросы к компоненту исполнитель, Позадачная обработка (TaskWork) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  В данном разделе описаны запросы исполнителя с алгоритмами их исполнения. При описании запросов используется аргумент Instruct, являющийся целым числом,...

• Запросы общие для всех компонентов, Стандарт типов данных - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  В этом разделе описаны запросы, выполняемых всеми компонентами, а также типы данных, используемые при описании запросов. Стандарт типов данных При...

• Выполнить обратное Функционирование (Back) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Описание запроса: Pascal: Function Back( Net : PString; BackOutSignals : PRealArray) : Logic; C: Logic Back(PString Net, PRealArray BackOutSignals)...

• Окраска примеров, Дать цвет примера (GetColor), Покрасить пример (PaintCurrent) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  В данный раздел помещены запросы для работы с цветами. Отметим, что цвет примера, возвращаемый запросом GetColor можно получить также с помощью запроса...

• Определение, получение и изменение данных, Дать пример (Get) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  К данной группе запросов относятся запросы позволяющие получать данные из задачника, заносить данные в задачник и сбросить предобработку (необходимо...

• Изменить маску обучаемости (ModifyMask), Обнулить градиент (NullGradient) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Описание запроса: Pascal: Function ModifyMask( Net : PString; Tipe : Integer; NewMask: PLogicArray ) : Logic; C: Logic Modify(PString Net, Integer Tipe,...

• Следующий (Next) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Описание запроса: Pascal: Function Next( Handle : Integer ) : Logic; C: Logic Next(Integer Handle) Описание аргументов: Handle - номер сеанса. Назначение...

• Остальные запросы, Установить параметры (SetEstIntParameters), Ошибки компонента оценка - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Ниже приведен список запросов, исполнение которых описано в разделе "Запросы общие для всех компонентов": EsSetCurrent - Сделать оценку текущим EsAdd -...

• Запросы, однотипные для всех компонентов - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Таблица 5 Префиксы компонентов Префикс Компонент Запроса Ошибки Ex 0 Исполнитель Tb 1 Задачник Pr 2 Предобработчик Nn 3 Сеть Es 4 Оценка Ai 5...

• Случайное направление спуска (RandomDirection) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Описание запроса: Pascal: Function RandomDirection( Net : PString; Range : Real ) : Logic; C: Logic RandomDirection(PString Net, Real Range) Описание...

• Оценить массив сигналов (Estimate) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Описание запроса: Pascal: Function Estimate( EstName : PString; Signals, Back, Answers, Reliability: PRealArray; Direv : Logic; Var Estim : Real ) :...

• Предыдущий (Prev) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Описание запроса: Pascal: Function Prev( Handle : Integer ): Logic; C: Logic Prev(Integer Handle) Описание аргументов: Handle - номер сеанса. Назначение...

• Исполнитель, Описание компонента исполнитель - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Описание компонента исполнитель Компонент исполнитель является служебным. Это означает, что он универсален и невидим для пользователя. В отличие от всех...

• Запросы к задачнику - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Запросы к задачнику позволяют последовательно перебирать все примеры обучающей выборки, обращаться непосредственно к любому примеру задачника и изменять...

• Состав данных задачника, Цвет примера и обучающая выборка - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Компонент задачник является необходимой частью нейрокомпьютера вне зависимости от типа применяемых в нем нейронных сетей. Однако в зависимости от...

• Запросы к компоненту интерпретатор ответа - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Запросы к компоненту интерпретатор ответа можно разбить на пять групп: Интерпретация. Изменение параметров. Работа со структурой. Инициация редактора и...

• Установить параметры сети (nwSetData) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Описание запроса: Pascal: Function nwSetData(Net : PString; DataType : Integer; Var Data : RealArray) : Logic; C: Logic nwSetData(PString Net, Integer...

• Обработка ошибок, Процедура обработки ошибок, Установить обработчик ошибок (OnError), Дать номер ошибки (GetError) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Схема обработки ошибок достаточно проста по своей идее - каждый новый обработчик ошибок может обрабатывать только часть ошибок, а обработку остальных...

• Предопределенные константы - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  При описании различных компонентов возникает необходимость в использовании некоторого набора стандартизированных констант. Стандартность набора констант...

• Поля задачника - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Далее будем полагать, что задачник является реляционной базой данных из одной таблицы или набора параллельных таблиц. Каждому примеру соответствует одна...

• Запрос к предобработчику, Запрос к исполнителю, Запросы к учителю, Запрос к контрастеру, Запрос к оценке, Запрос к интерпретатору ответа - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Предобработчик сам никаких запросов не генерирует. Единственный запрос к предобработчику - "Предобработать пример" может быть выдан только задачником....

• Нормализовать сеть (NormalizeNet) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Описание запроса: Pascal: Function NormalizeNet(Net : PString) : Logic; C: Logic NormalizeNet(PString Net) Описание аргумента: Net - указатель на строку...

• Функции управления памятью - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Для создания массивов и освобождения занимаемой ими памяти используются следующие фун Кции: Создание массива. Function NewArray( Type : Integer; Size :...

• Передача аргументов функциям, Имена структурных единиц - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Во всех языках описания компонентов все параметры передаются по ссылке (передается не значение аргумента, а его адрес). Если в качестве фактического...

• Классификация компонентов входных данных - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Информация поступает к нейронной сети в виде набора ответов на некоторый список вопросов. Можно выделить три основных типа ответов (вопросов). Бинарный...

• Конструирование нейронных сетей, Элементы нейронной сети - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Впервые последовательное описание конструирования нейронных с Етей из элементов было предложено в книге А. Н. Горбаня [65]. Однако за прошедшее время...

• Основные операторы - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Оператор присваивания состоит из двух частей, разделенных знаком "=". В левой части оператора присваивания могут участвовать им Ена любых переменных. В...

• Описание алгоритмов обучения - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Все алгоритмы обучения сетей методом обратного распространения ошибки опираются на способность сети вычислять градиент функции ошибки по обучающим...

• Точка ветвления, Сумматор, Нелинейный Паде преобразователь, Нелинейный сигмоидный преобразователь, Адаптивный сумматор, Константа Липшица сигмоидной сети - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Поскольку в точке ветвления не происходит преобразования сигнала, то константа Липшица для нее равна единице. Сумматор Производная суммы по любому из...

• Язык описания нейронных сетей, Ключевые слова языка - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Язык описания нейронных сетей предназначен для хранения сетей на диске. Следует отметить, что в отличии от таких компонентов, как предобработчик входных...

• Персептрон Розенблатта - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Персептрон Розенблатта [147, 185] является исторически первой обучаемой нейронной сетью. Существует несколько версий персептрона. Рассмотрим классический...

• Контрастирование и нормализация сети - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  В последние годы широкое распространение получили различные методы контрастирования или скелетонизации нейронных сетей. В ходе процедуры контрастирования...

• Простейшая предобработка числовых признаков, Оценка способности сети решить задачу - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Как уже отмечалось в разделе "Различимость входных данных" числовые сигналы рекомендуется масштабировать и сдвигать так, чтобы весь диапазон значений...

Запросы к компоненту задачник, Чтение и запись задачника, Прочитать задачник (tbAdd) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

Предыдущая | Следующая