Příkazy pro práci s neuronovou sítí

Všechny příkazy pro práci s neuronovou sítí jsou umístěny v menu Síť. Ty nejdůležitější z nich jsou pak přístupné z nástrojové lišty Síťová lišta.

 

Příkaz

Ikona

Popis

Nová

 

Vytvoření nové neuronové sítě. Přesný postup je popsán v kapitole Vytvoření neuronové sítě.

Reinicializace

 

Nastavení konfigurace sítě do počátečního náhodného stavu.

Otevřít

 

 

Načtení uložené neuronové sítě ze souboru. Program načítá pouze soubory vytvořené pomocí programu NetVisualiser.

Uložit

 

 

Uložení aktuální neuronové sítě do souboru, ze kterého byla načtena, nebo do kterého již byla předtím uložena.

Uložit jako

 

 

Uložení aktuální neuronové sítě do souboru s volbou cesty a jména souboru.

Kohonen – LVQ

 

Zapnutí/vypnutí LVQ režimu (třetí fáze učení) pro Kohonenovu mapu nebo Kohonenovu síť.

Návod: Jestliže je režim aktivní, můžeme neuronovou síť učit pomocí standardních příkazů pro učení sítě.

Kohonen – klasifikace

Provedení klasifikace výstupních neuronů (druhé fáze učení) pro Kohonenovu mapu nebo Kohonenovu síť.

RBF – posun RBF jednotek

 

Zapnutí/vypnutí režimu pro posun RBF jednotek pomocí myši.

Návod: Jestliže je režim aktivní, klikneme levým tlačítkem myši na RBF jednotku, kterou chceme posunout. Jako potvrzení jejího výběru se RBF jednotka obarví červenou barvou.  Poté klikneme levým tlačítkem myši na místo, kde chceme tuto RBF jednotku umístit. Program RBF jednotku přesune a je připraven přemístit další RBF jednotku.

 

Příkazy pro učení neuronové sítě

Všechny příkazy pro učení neuronové sítě jsou umístěny v menu Učení a všechny jsou také přístupné z nástrojové lišty Učící lišta.

 

Příkaz

Ikona

Popis

Jeden příklad

Předložení jednoho náhodně vybraného příkladu neuronové  síti v adaptivním režimu.

Poznámka: Příklady jsou vybírány náhodně s podmínkou, aby byly postupně vybrány všechny příklady z tréninkové množiny.

Všechny příklady jednou

Postupně se v náhodném pořadí předloží síti k učení všechny příklady z tréninkové množiny.

Učení – pomalé

Spuštění plynulého učení neuronové sítě. Neuronové síti se předkládají příklady v náhodném pořadí. Po vyčerpání všech příkladů z tréninkové množiny se předkládají síti na vstup příklady v jiném náhodném pořadí.

Učení se ukončí v případě splnění ukončovací podmínky.

Interval mezi průchody celé tréninkové množiny je 200 ms.

Učení – rychlé

Příkaz se chová stejně jako předcházející příkaz pouze s tím rozdílem, že interval mezi jednotlivými průchody tréninkovou množinou je 10 ms.

Ukončení učení

Zastavení probíhajícího učení.

Ukončovací podmínka

Nastavení ukončovací podmínky. Zde můžeme nastavit podmínku zastavení učení buď na počet průchodů daty, minimální velikosti chyby neuronové sítě a velikosti změny této chyby, nebo na kombinaci všech uvedených podmínek.

Křížové ověření

Spuštění učení v režimu křížového ověření. Popis je uveden v kapitole Křížové ověření – crossvalidace.

 

Příkazy pro práci s daty

Všechny příkazy pro práci s daty jsou umístěny v menu Data. Ty nejdůležitější z nich jsou pak přístupné z nástrojové lišty Datová lišta.

 

 

Příkaz

Ikona

Popis

Trénovací

 

Načtení tréninkových dat ze souboru. Soubor musí být ve formátu uvedeném v kapitole Formáty dat pro práci se soubor.

Testovací

 

Načtení testovacích dat ze souboru. Soubor musí být ve formátu uvedeném v kapitole Formáty dat pro práci se soubor.

Normalizace

 

Normalizace dat do zadaného intervalu.

Uložit

 

Uložení tréninkových nebo testovacích dat do souboru, ze kterého byly načteny, nebo již předtím uloženy. Formát uložených dat je uveden v kapitole Formáty dat pro práci se soubor.

Uložit jako

 

Uložení tréninkových nebo testovacích dat do souboru s volbou cesty a jména souboru. Formát uložených dat je uveden v kapitole Formáty dat pro práci se soubor.

Generovat

Trénovací

Lineárně sep.

 

Generování lineárně oddělitelných tréninkových dat. Počet příkladů lze zvolit v dialogu, který se následně zobrazí.

Poznámka: Vygenerované příklady mají dvě vstupní hodnoty v rozmezí 0 a 1 a jednu výstupní hodnotu, která je rovna buď 0 nebo 1. Vygenerovaná data jsou určena pro klasifikační úlohy.

Generovat

Trénovací

Sinus

 

Generování tréninkových dat simulující funkci sinus. Počet příkladů lze zvolit v dialogu, který se následně zobrazí.

Poznámka: Vygenerované příklady mají jednu vstupní hodnotu odpovídající úhlu v radiánech a jednu výstupní hodnotu odpovídající hodnotě funkce sinus v tomto bodě. Po vygenerovaní jsou data automaticky normalizována do intervalu. Vygenerovaná data jsou určena pro aproximační typy úloh.

Generovat

Testovací

 

Generování testovacích dat z dat tréninkových. V zobrazeném dialogu lze zvolit rozptyl testovacích dat vzhledem k tréninkovým a zda budou zašuměny vstupní nebo výstupní hodnoty.

Poznámka: Zašumění vstupních hodnot se lépe hodí pro data určená pro klasifikační úlohy a zašumění výstupních hodnot pro aproximační úlohy.

Vyčistit

 

Smaže všechny tréninkové nebo testovací příklady.

Přidat příklad

Zapnutí/vypnutí režimu pro vkládání kladných/záporných příkladů pomocí myši. Viz. kapitola Zadávání dat pomocí grafického rozhraní.

Poznámka: Po ukončení ručního vkládání příkladů se doporučuje data normalizovat pomocí příkazu Normalizace.

Implicitně se vkládají tréninkové příklady, ale jestliže je aktivní režim testovacích dat, viz. příkaz Testovací data, vkládají se data testovací.

Smazat příklad

Zapnutí/vypnutí režimu pro mazání příkladů pomocí myši.

Návod: Jestliže je režim aktivní, klikneme levým tlačítkem myši na příklad, který chceme smazat.

Poznámka: Implicitně se příkaz vztahuje na tréninkové příklady, ale jestliže je aktivní režim testovacích dat, viz. příkaz Testovací data, odstraňují se data testovací.

Prohlížeč

Spuštění prohlížeče dat. Umožňuje prohlížet tréninková a testovací data a vyvolat externí editor dat (Poznámkový blok).

Poznámka: Po ukončení editace již načtených dat mimo aplikaci lze data opětovně rychle načíst pomocí příkazu Znovunačtení.

Velikost mřížky

 

Změna velikosti mřížky pro vizualizaci výstupů sítě.

Poznámka: Pouze pro klasifikační úlohy.

Znovunačtení

 

Znovunačtení dat v případě jejich modifikace mimo program.

Testovací data

Zapnutí/Vypnutí režimu testovacích dat. Jestliže je režim aktivní, pak se příkazy Přidat příklad a Smazat příklad vztahují na testovací data, jinak se tyto příkazy vztahují na data tréninková.

 

 

Příkazy pro vizualizaci

Všechny příkazy pro vizualizaci jsou umístěny v menu Zobrazit. Ty nejdůležitější z nich jsou pak přístupné z nástrojové lišty Vizualizační lišta.

 

Příkaz

Ikona

Popis

Vypnout vizualizaci

Vypnutí vizualizace pro rychlejší učení neuronové sítě.Viz. diplomová práce.

Aproximace – spojitá

Zapnutí/vypnutí vizualizačního režimu Aproximace funkce – spojitá. Viz. diplomová práce.

Aproximace – diskrétní

Zapnutí/vypnutí vizualizačního režimu Aproximace funkce – diskrétní. Viz. diplomová práce.

Mřížka

Zapnutí/vypnutí vizualizačního režimu Mřížka. Viz. diplomová práce.

Hranice

Zapnutí/vypnutí vizualizačního režimu Hranice. Viz. diplomová práce.

Výstup sítě

Zapnutí/vypnutí vizualizačního režimu Výstup sítě. Viz. diplomová práce.

Správnost klasifikace sítě

Zapnutí/vypnutí vizualizačního režimu Správnost klasifikace sítě. Viz. diplomová práce.

Stopa

Zapnutí/vypnutí vizualizačního režimu Stopa. Viz. diplomová práce.

Graf chyby učení

Zobrazení grafu chyby učení. Popis dialogu je uveden v kapitole Graf chybové funkce.

Parametry

Zobrazení dialogu pro nastavení parametrů neuronové sítě. Popis dialogu je uveden v kapitole Dialog statistiky neuronové sítě.

Statistika

Zobrazení dialogu se statistikou neuronové sítě. Popis dialogu je uveden v kapitole Dialog parametrů neuronové sítě.

Učící lišta

 

Zobrazení/skrytí nástrojové lišty pro učení neuronové sítě.

Datová lišta

 

Zobrazení/skrytí nástrojové lišty pro práci s daty.

Vizualizační lišta

 

Zobrazení/skrytí nástrojové lišty pro vizualizaci dat a učení neuronové sítě.

Síťová lišta

 

Zobrazení/skrytí nástrojové lišty pro práci s neuronovou sítí.

Stavový řádek

 

Zobrazení/skrytí stavového řádku. Na stavovém řádku se v průběhu učení zobrazuje počet iterací a počet průchodů daty.