Uses of Class
mscJNeuralNet.net.PatternDoesNotMatchNetException

Packages that use PatternDoesNotMatchNetException
mscJNeuralNet.examples Dieses Packet enthält Beispiele für den Einsatz der mscJNeuralNet-API.  
mscJNeuralNet.net Dieses Packet enthält das eigentliche MLP.  
mscJNeuralNet.netPerformanceStatistics Dieses Packet enthält Klassen zur Berechnung der Fehler Ist-Soll-Werte eines Netzes und damit der Netzperformanz. 
mscJNeuralNet.trainer Dieses Packet enthält eine Klasse zum komfortablen Verwalten des Trainings.  
 

Uses of PatternDoesNotMatchNetException in mscJNeuralNet.examples
 

Constructors in mscJNeuralNet.examples that throw PatternDoesNotMatchNetException
TestTrippleXorLearnConcurrent()
           
 

Uses of PatternDoesNotMatchNetException in mscJNeuralNet.net
 

Methods in mscJNeuralNet.net that throw PatternDoesNotMatchNetException
 double[] Net.getNeuronsOutput(double[] pInputPattern)
          Liefert die Ausgabe ALLER Neuronen zur gegebenen Eingabe.
 double[] Net.getNetOutput(double[] pInputPattern)
          Berechnet die Ausgabe des Netzes zur gegebenen Eingabe (Ist-Werte).
static double[][] Net.calculateGradientsOffline(Net pNet, double[][] pInputPatterns, double[][] pOutputPatterns)
          Berechnet den aktuellen Fehlergradienten für die gegebenen Lerndatensätze.
static void Net.train(double[][] pInputPatterns, double[][] pOutputPatterns, INetTrainingAlgorithm pAlgo)
          Führt einen Lernschritt mit dem Lernverfahren und dem im Lernverfahren vermerkten Netz aus, um die gegebenen Lerndatensätze zu trainieren.
 

Uses of PatternDoesNotMatchNetException in mscJNeuralNet.netPerformanceStatistics
 

Methods in mscJNeuralNet.netPerformanceStatistics that throw PatternDoesNotMatchNetException
static NetPerformanceStatistics NetPerformanceStatisticsCalculator.calculateErrors(Net pNet, double[][] pInputPatterns, double[][] pOutputPatterns)
          Berechnet alle aktuellen Ist-Soll Fehlerwerte eines Netzes und gibt diese als NetPerformanceStatistics Objekt zurück.
static void NetPerformanceReporter.getQualityReport(Net pNet, INetTrainingAlgorithm pAlgo, double[][] pInputPattern, double[][] pOutputPattern, int pRoundsToTest, int pMaxCycles, double[] pConnectorParameters, INetConnector pNetConnectionAlgo)
          Ein Netz wird mehrfach von Grund auf trainiert, um Statistiken über die Performanz der gewählten Parameter des Netzes und des Lernverfahrens zu ermitteln.
 

Uses of PatternDoesNotMatchNetException in mscJNeuralNet.trainer
 

Methods in mscJNeuralNet.trainer that throw PatternDoesNotMatchNetException
 void NetTrainer.setTrainingAlgorithm(INetTrainingAlgorithm pTrainingAlgorithm)
          Legt das Lernverfahren für das Training fest.
 void NetTrainer.setTrainingPatterns(Patterns pTrainingPatterns)
          Legt die Lerndatenmenge fest.
static void NetTrainer.train(INetTrainingAlgorithm pTrainingAlgorithm, double[][] pInputPatterns, double[][] pOutputPatterns, int pCycles)
          Trainieren bis die gegebene Anzahl an Lernschritten absolviert wurde.
static void NetTrainer.train(INetTrainingAlgorithm pTrainingAlgorithm, double[][] pInputPatterns, double[][] pOutputPatterns, double pTargetError, int pErrorType)
          Trainieren bis zu einem bestimmten Fehlerwert.
static void NetTrainer.train(INetTrainingAlgorithm pTrainingAlgorithm, double[][] pInputPatterns, double[][] pOutputPatterns, double pTargetError, int pErrorType, int pCycles)
          Trainieren bis zu einem bestimmten Fehlerwert oder bis eine bestimmte Anzahl an Lernschritten absolviert wurde.