2#ifndef SI_SUBADAPTIVE_SUBADMLP_H
3#define SI_SUBADAPTIVE_SUBADMLP_H
8#include <cartobase/object/object.h>
9#include <neur/mlp/mlp.h>
29 const std::string filename );
30 SubAdMlp(
const char* nom,
int nc,
int* couch );
43 virtual void prepare(
const std::vector<double> &v);
45 virtual void prepare(
const double *vec,
unsigned int size);
58 virtual double prop(
const std::vector<double> & );
63 & basename =
"" )
const;
65 virtual void subFiles(
const std::string & prefix,
66 std::set<std::string> & listNames )
const;
68 virtual void learnStats(
const std::vector<double> &vec,
double outp = 0 );
136#define _TMP_ mlp<double, double> *
El�ment adaptatif terminal.
IncrementalSubAdaptive(const std::string name="")
virtual IncrementalSubAdaptive & operator=(const IncrementalSubAdaptive &sa)
Specialization for sigraph : Y as only one dim.
virtual void prepare(const std::vector< double > &v)
Prépare le réseau avec les stats sur le vecteur etc.
virtual void prepare(const SiVectorLearnable &vl)
mlp< double, double > _net
Multi layer perceptron.
mlp< double, double > & net()
@na Data Access
virtual double getLearnedLabel(const SiVectorLearnable &vl) const
Return learned label of the vector.
virtual SubAdMlp & operator=(const SubAdMlp &sa)
virtual void prepare(const double *vec, unsigned int size)
SubAdMlp(const char *nom, int nc, int *couch)
double _eta
Learning step.
virtual std::string chooseFilename(const std::string &basename="") const
{\tt basename} doit être vide ou terminé par '/'
virtual void setBaseName(const std::string &basename)
virtual SubAdaptive * clone() const
copie
double learn(const SiVectorLearnable &vl)
Apprentissage.
virtual double test(const SiVectorLearnable &vl)
Test: met à jour le taux d'erreur de généralisation.
virtual void buildTree(Tree &tr) const
Convert to tree (for IO)
virtual void learnStats(const std::vector< double > &vec, double outp=0)
Ajout à la base de statistiques.
SubAdMlp(const std::string name, const std::string file, const std::string filename)
Constructeur qui charge le réseau.
virtual SubAdResponse * train(AdaptiveLeaf &, const SiDBLearnable &tr, const SiDBLearnable &tst)
Apprentissage.
std::string _netFileName
netfile name
SubAdMlp(const std::string name="")
virtual void init()
Initialise l'apprentissage (fonction abstraite)
double learn(AdaptiveLeaf &al, const SiDBLearnable &train, const SiDBLearnable &tst)
virtual double prop(const std::vector< double > &)
Propagation.
double eta() const
Learning step.
virtual void subFiles(const std::string &prefix, std::set< std::string > &listNames) const
Donne la liste des fichiers sous le modèle.
virtual std::string fileNames() const
virtual void setFileNames(const std::string &name)
Noms des fichiers de sauvegardes (des réseaux de neurones par ex.)
Sous-élément adaptatif (classe abstraite).
#define DECLARE_GENERIC_OBJECT_TYPE(T)