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R

RProp - class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.RProp.
Das Resilient Backpropagation Lernverfahren nach Riedmiller.
RProp() - Constructor for class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.RProp
 
RPropWeightDecay - class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.RPropWeightDecay.
Das Resilient Backpropagation Lernverfahren nach Riedmiller mit Weightdecay-Term.
RPropWeightDecay() - Constructor for class mscJNeuralNet.trainingAlgorithms.RPropWeightDecay
 
RandomNetConnector - class mscJNeuralNet.connectors.RandomNetConnector.
Kantengewichtsinitialisierung mit Zufallswerten.
RandomNetConnector() - Constructor for class mscJNeuralNet.connectors.RandomNetConnector
 
RandomSymmetryBreakingNetConnector - class mscJNeuralNet.connectors.RandomSymmetryBreakingNetConnector.
Kantengewichtsinitialisierung mit Zufallswerten entsprechend den eingehenden Verbindungen eines Neurons.
RandomSymmetryBreakingNetConnector() - Constructor for class mscJNeuralNet.connectors.RandomSymmetryBreakingNetConnector
 
removeComments() - Method in class mscJNeuralNet.patterns.Patterns
Entfernt alle Kommentare für diese Lerndatenmenge.
reset() - Method in class mscJNeuralNet.gui.JNetErrorGraphView
 
reset() - Method in class mscJNeuralNet.gui.subComponents.JGraphView
Löscht alle Datenpunkte, so dass der Graph leer ist.
rootMeanSquareErrors - Variable in class mscJNeuralNet.netPerformanceStatistics.NetPerformanceStatistics
[pattern]
Quadratwurzel des quadriereten Fehlers eines einzelnen Lerndatensatzes, berechnet als Sqrt(Quadrierter Fehler eines einzelnen Lerndatensatzes / Anzahl Ausgabeneuronen)
run() - Method in class mscJNeuralNet.trainer.NetTrainer
 

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