Elément adaptatif (classe abstraite). More...

#include <si/model/adaptive.h>

Inheritance diagram for sigraph::Adaptive:

[legend]

Collaboration diagram for sigraph::Adaptive:

Public Member Functions
virtual	~Adaptive ()

virtual Model *	clone () const =0
	Duplication (fonction abstraite)

Adaptive &	operator= (const Adaptive &ad)

Fonctions de base
virtual void	generateDataBase (Learner &learner, const std::string &prefix, const std::list< Clique * > lrnCliques, const std::list< Clique > *tstCliques, int cycles, int cycles_tst)=0
	Apprentissage du modèle sur `lrn` et test avec `tst`.

virtual void	trainDomain (const std::list< Clique * > &cliques)

virtual double	eval (const Clique *)=0
	Evaluation (confiance dans la réponse au point donné) (fonction abstraite)

virtual double	errorRate () const =0
	Taux d'erreur d'apprentissage global.

virtual double	genErrorRate () const =0
	Taux d'erreur de généralisation.

virtual double	relianceWeight () const =0

virtual void	init ()
	Initialisation des parties adaptatives (fonction abstraite)

bool	isAdaptive () const
	Le modèle est-il adaptatif ?

unsigned	nbLearnData () const

void	setNbLearnData (unsigned n)

virtual bool	learnFinished () const
	regarde juste la variable interne

virtual bool	checkLearnFinished ()
	fonction non-const pcq elle peut positionner le flag

void	setLearnFinished (bool f)

virtual void	forceLearnFinished ()
	fait ce qu'il faut pour "fermer" l'apprentissage (remet le dernier mémo...)

Public Member Functions inherited from sigraph::Model
virtual	~Model ()

Model &	operator= (const Model &m)

virtual double	prop (const Clique *cl)=0
	Propagation (réponse du modèle)

virtual double	prop (const Clique cl, const std::map< Vertex , std::string > &changes)
	Donne le potentiel d'une clique, après une transformation de labels de noeuds, en ne le recalculant que si les labels ayant changé changent effectivement le potentiel.

virtual bool	doesOutputChange (const Clique cl, const std::map< Vertex , std::string > &changes) const
	tells whether a label change inpacts the model output or not.

virtual double	update (const Clique *cl)
	Met à jour les états internes du modèle (au besoin) Cette fonction doit être appelée après chaque changement de label.

virtual double	update (const Clique cl, const std::map< Vertex , std::string > &changes)
	Change les états internes pour les noeuds de la liste changes, chacun avec son ancien nom (pour les changements par différence).

virtual bool	openFile (const std::string &basename="")
	Ouvre le(s) fichier(s) de sauvegardes des données reçues.

virtual void	closeFile ()
	Ferme le(s) fichier(s) de sauvegardes des données reçues.

virtual void	subFiles (const std::string &prefix, std::set< std::string > &listNames) const
	Donne la liste des fichiers sous le modèle.

virtual double	printDescription (Clique *cl, bool withnames=false)
	Calcule le potentiel et garde le(s) vecteur(s) de description.

virtual Model *	parent ()
	Donne le parent direct (0 si pas de parent)

virtual void	setParent (Model *m)
	Fixe le parent.

virtual TopModel *	topModel ()
	Donne la base de l'arborescence (TopModel, s'il y en a)

virtual const TopModel *	topModel () const

virtual carto::AttributedObject *	graphObject ()
	Donne l'élément parent du graphe modèle.

virtual const carto::AttributedObject *	graphObject () const

virtual void	setBaseName (const std::string &basename)

Statistiques (pour normaliser les entrées)
unsigned	_ndata
	Nombre d'exemples appris.

bool	_learnfinished

virtual void	resetStats ()=0
	Vide toutes les stats (fonction abstraite)

virtual void	trainStats (Learner &learner, const std::list< Clique * > &cliques)=0
	Ajout à la base de statistiques (fonction abstraite)

virtual void	buildTree (Tree &tr) const
	Conversion en arbre (pour IO)

	Adaptive (Model *parent=0)

	Adaptive (const Adaptive &ad)

Additional Inherited Members
	Model (Model *parent=0)

	Model (const Model &m)

Detailed Description

Elément adaptatif (classe abstraite).

Réseau de neurones, combinaison de réseaux, régression, Radial basis function ou n'importe quoi d'autre. Le truc est que ça doit pouvoir apprendre et donner une réponse ainsi qu'une évaluation de sa propre erreur

Definition at line 22 of file adaptive.h.

Constructor & Destructor Documentation

◆ ~Adaptive()

virtual sigraph::Adaptive::~Adaptive ( )

virtual

◆ Adaptive() [1/2]

sigraph::Adaptive::Adaptive ( Model * parent = 0 )

inlineprotected

◆ Adaptive() [2/2]

sigraph::Adaptive::Adaptive ( const Adaptive & ad )

inlineprotected

Definition at line 106 of file adaptive.h.

References _learnfinished, _ndata, Adaptive(), and sigraph::Model::Model().

Member Function Documentation

◆ buildTree()

virtual void sigraph::Adaptive::buildTree ( Tree & tr ) const

virtual

Conversion en arbre (pour IO)

Implements sigraph::Model.

Reimplemented in sigraph::AdaptiveLeaf, sigraph::AdaptiveTree, and sigraph::TopAdaptive.

References Adaptive(), sigraph::Model::Model(), and sigraph::Model::parent().

◆ checkLearnFinished()

virtual bool sigraph::Adaptive::checkLearnFinished ( )

inlinevirtual

fonction non-const pcq elle peut positionner le flag

Reimplemented in sigraph::AdaptiveLeaf, sigraph::AdaptiveTree, and sigraph::TopAdaptive.

Definition at line 65 of file adaptive.h.

References _learnfinished.

◆ clone()

virtual Model * sigraph::Adaptive::clone ( ) const

pure virtual

Duplication (fonction abstraite)

Implements sigraph::Model.

Implemented in sigraph::AdaptiveLeaf, sigraph::AdaptiveTree, and sigraph::TopAdaptive.

References Adaptive(), and sigraph::Model::Model().

◆ errorRate()

virtual double sigraph::Adaptive::errorRate ( ) const

pure virtual

Taux d'erreur d'apprentissage global.

Implemented in sigraph::AdaptiveLeaf, sigraph::AdaptiveTree, and sigraph::TopAdaptive.

◆ eval()

virtual double sigraph::Adaptive::eval ( const Clique * )

pure virtual

Evaluation (confiance dans la réponse au point donné) (fonction abstraite)

Implemented in sigraph::AdaptiveLeaf, sigraph::AdaptiveTree, and sigraph::TopAdaptive.

◆ forceLearnFinished()

virtual void sigraph::Adaptive::forceLearnFinished ( )

inlinevirtual

fait ce qu'il faut pour "fermer" l'apprentissage (remet le dernier mémo...)

Reimplemented in sigraph::AdaptiveLeaf, sigraph::AdaptiveTree, and sigraph::TopAdaptive.

Definition at line 69 of file adaptive.h.

References setLearnFinished().

◆ generateDataBase()

virtual void sigraph::Adaptive::generateDataBase	(	Learner &	learner,
		const std::string &	prefix,
		const std::list< Clique * > *	lrnCliques,
		const std::list< Clique * > *	tstCliques,
		int	cycles,
		int	cycles_tst )

pure virtual

Apprentissage du modèle sur lrn et test avec tst.

Parameters

lrn	Ensemble d'apprentissage
tst	Ensemble de test

Returns: Taux de reconnaissance du modèle appris sur la base de test

Implemented in sigraph::AdaptiveLeaf, sigraph::AdaptiveTree, and sigraph::TopAdaptive.

◆ genErrorRate()

virtual double sigraph::Adaptive::genErrorRate ( ) const

pure virtual

Taux d'erreur de généralisation.

Implemented in sigraph::AdaptiveLeaf, sigraph::AdaptiveTree, and sigraph::TopAdaptive.

◆ init()

virtual void sigraph::Adaptive::init ( )

inlinevirtual

Initialisation des parties adaptatives (fonction abstraite)

Reimplemented in sigraph::AdaptiveLeaf, sigraph::AdaptiveTree, and sigraph::TopAdaptive.

Definition at line 54 of file adaptive.h.

References _learnfinished, and _ndata.

◆ isAdaptive()

bool sigraph::Adaptive::isAdaptive ( ) const

inlinevirtual

Le modèle est-il adaptatif ?

Oui. \ Cette fonction retourne {\tt true} pour la classe Adaptive et ses dérivées

Reimplemented from sigraph::Model.

Definition at line 121 of file adaptive.h.

◆ learnFinished()

virtual bool sigraph::Adaptive::learnFinished ( ) const

inlinevirtual

regarde juste la variable interne

Definition at line 63 of file adaptive.h.

References _learnfinished.

◆ nbLearnData()

unsigned sigraph::Adaptive::nbLearnData ( ) const

inline

Definition at line 127 of file adaptive.h.

References _ndata.

◆ operator=()

Adaptive & sigraph::Adaptive::operator= ( const Adaptive & ad )

inline

Definition at line 112 of file adaptive.h.

References _learnfinished, _ndata, Adaptive(), sigraph::Model::Model(), and sigraph::Model::operator=().

◆ relianceWeight()

virtual double sigraph::Adaptive::relianceWeight ( ) const

pure virtual

Implemented in sigraph::AdaptiveLeaf, sigraph::AdaptiveTree, and sigraph::TopAdaptive.

◆ resetStats()

virtual void sigraph::Adaptive::resetStats ( )

pure virtual

Vide toutes les stats (fonction abstraite)

Implemented in sigraph::AdaptiveLeaf, sigraph::AdaptiveTree, and sigraph::TopAdaptive.

◆ setLearnFinished()

void sigraph::Adaptive::setLearnFinished ( bool f )

inline

Definition at line 66 of file adaptive.h.

References _learnfinished.

Referenced by forceLearnFinished().

◆ setNbLearnData()

void sigraph::Adaptive::setNbLearnData ( unsigned n )

inline

Definition at line 133 of file adaptive.h.

References _ndata.

◆ trainDomain()

virtual void sigraph::Adaptive::trainDomain ( const std::list< Clique * > & cliques )

virtual

◆ trainStats()

virtual void sigraph::Adaptive::trainStats	(	Learner &	learner,
		const std::list< Clique * > &	cliques )

pure virtual

Ajout à la base de statistiques (fonction abstraite)

Implemented in sigraph::AdaptiveLeaf, sigraph::AdaptiveTree, and sigraph::TopAdaptive.

Member Data Documentation

◆ _learnfinished

bool sigraph::Adaptive::_learnfinished

protected

Definition at line 91 of file adaptive.h.

Referenced by Adaptive(), Adaptive(), checkLearnFinished(), sigraph::TopAdaptive::checkLearnFinished(), sigraph::TopAdaptive::forceLearnFinished(), init(), learnFinished(), operator=(), and setLearnFinished().

◆ _ndata

unsigned sigraph::Adaptive::_ndata

protected

Nombre d'exemples appris.

Definition at line 90 of file adaptive.h.

Referenced by Adaptive(), Adaptive(), init(), sigraph::TopAdaptive::init(), nbLearnData(), operator=(), and setNbLearnData().

The documentation for this class was generated from the following file:

si/model/adaptive.h

SiGraph: sulcal graphs

Public Member Functions

Statistiques (pour normaliser les entrées)

Additional Inherited Members

Detailed Description

Constructor & Destructor Documentation

◆ ~Adaptive()

◆ Adaptive() [1/2]

◆ Adaptive() [2/2]

Member Function Documentation

◆ buildTree()

◆ checkLearnFinished()

◆ clone()

◆ errorRate()

◆ eval()

◆ forceLearnFinished()

◆ generateDataBase()

◆ genErrorRate()

◆ init()

◆ isAdaptive()

◆ learnFinished()

◆ nbLearnData()

◆ operator=()

◆ relianceWeight()

◆ resetStats()

◆ setLearnFinished()

◆ setNbLearnData()

◆ trainDomain()

◆ trainStats()

Member Data Documentation

◆ _learnfinished

◆ _ndata