SiGraph: sulcal graphs


subAdGauss.h
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2#ifndef SI_SUBADAPTIVE_SUBADGAUSS_H
3#define SI_SUBADAPTIVE_SUBADGAUSS_H
4
7#include <neur/gauss/gaussnet.h>
8
9
10namespace sigraph
11{
12
15 {
16 public:
17 SubAdGauss( const std::string & name = "" );
18 SubAdGauss( const SubAdGauss & g );
19 virtual ~SubAdGauss();
20
21 SubAdGauss & operator = ( const SubAdGauss & g );
22 virtual SubAdaptive* clone() const;
23
24 virtual void init();
25 virtual void randinit();
26 virtual double prop( const std::vector<double> & vec );
27 virtual double learn(AdaptiveLeaf &al,
28 const SiDBLearnable &train, const SiDBLearnable &test);
30 const SiDBLearnable &test);
31 virtual double learn(const GaussVectorLearnable &vl);
32 virtual void buildTree( Tree & tr ) const;
33
36
37 GaussNet & net() { return( _gnet ); }
39 double etaW() const { return( _etaW ); }
41 double etaC() const { return( _etaC ); }
43 double etaS() const { return( _etaS ); }
44 void setEtaW( double etaW ) { _etaW = etaW; }
45 void setEtaC( double etaC ) { _etaC = etaC; }
46 void setEtaS( double etaS ) { _etaS = etaS; }
47 double defaultValue() const { return( _defVal ); }
48 void setDefaultValue( double dv ) { _defVal = dv; }
50
51 protected:
54 double _etaW;
56 double _etaC;
58 double _etaS;
60 double _defVal;
61 private:
62 };
63
64
65 // inline
66
68 {
69 if( this != &g )
70 {
71 _gnet = g._gnet;
72 _etaW = g._etaW;
73 _etaC = g._etaC;
74 _etaS = g._etaS;
75 _defVal = g._defVal;
76 }
77 return( *this );
78 }
79
80
82 {
83 return( new SubAdGauss( *this ) );
84 }
85
86}
87
88#endif
89
90
El�ment adaptatif terminal.
IncrementalSubAdaptive(const std::string name="")
SubAdGauss & operator=(const SubAdGauss &g)
Definition subAdGauss.h:67
virtual double learn(const GaussVectorLearnable &vl)
double etaS() const
Coefficient du gradient d'apprentissage : sigmas.
Definition subAdGauss.h:43
double defaultValue() const
Definition subAdGauss.h:47
virtual void buildTree(Tree &tr) const
Conversion en arbre (pour IO)
virtual SubAdResponse * train(AdaptiveLeaf &al, const SiDBLearnable &train, const SiDBLearnable &test)
Apprentissage.
void setEtaC(double etaC)
Definition subAdGauss.h:45
virtual SubAdaptive * clone() const
copie
Definition subAdGauss.h:81
virtual double prop(const std::vector< double > &vec)
Propagation (model answer).
double etaC() const
Coefficient du gradient d'apprentissage : centres.
Definition subAdGauss.h:41
GaussNet & net()
Accès au réseau (R/W)
Definition subAdGauss.h:37
void setDefaultValue(double dv)
Definition subAdGauss.h:48
virtual double learn(AdaptiveLeaf &al, const SiDBLearnable &train, const SiDBLearnable &test)
SubAdGauss(const SubAdGauss &g)
double _etaW
Facteur d'apprentissage des poids.
Definition subAdGauss.h:54
double _etaS
Facteur d'apprentissage des sigmas.
Definition subAdGauss.h:58
void setEtaW(double etaW)
Definition subAdGauss.h:44
double _etaC
Facteur d'apprentissage des centres.
Definition subAdGauss.h:56
virtual void randinit()
SubAdGauss(const std::string &name="")
double etaW() const
Coefficient du gradient d'apprentissage : poids.
Definition subAdGauss.h:39
double _defVal
Valeur par défaut (à l'infini)
Definition subAdGauss.h:60
virtual void init()
Initialise l'apprentissage (fonction abstraite)
void setEtaS(double etaS)
Definition subAdGauss.h:46
Sous-élément adaptatif (classe abstraite).
Definition subAdaptive.h:30
virtual SubAdResponse * test(const SiDBLearnable &tst)
std::string name() const