rsnnsObjectFactory(RSNNS)
rsnnsObjectFactory()所属R语言包:RSNNS
Object factory for generating rsnns objects
产生rsnns对象的对象工厂
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
The object factory generates an rsnns object and initializes its member variables with the values given as parameters. Furthermore, it generates an object of SnnsR-class.
的对象工厂产生的rsnns对象,并初始化它的成员变量的值作为参数。此外,它会生成一个对象的SnnsR-class。
用法----------Usage----------
learnFuncParams, updateFunc, updateFuncParams,
shufflePatterns=TRUE, computeIterativeError=TRUE)
参数----------Arguments----------
参数:subclass
the subclass of rsnns to generate (vector of strings)
子类的rsnns,生成的字符串(矢量)
参数:nInputs
the number of inputs the network will have
数的输入网络将有
参数:maxit
maximum of iterations to learn
最大的迭代学习
参数:initFunc
the initialization function to use
使用初始化函数
参数:initFuncParams
the parameters for the initialization function
初始化函数的参数
参数:learnFunc
the learning function to use
学习功能使用
参数:learnFuncParams
the parameters for the learning function
学习功能的参数
参数:updateFunc
the update function to use
使用更新功能
参数:updateFuncParams
the parameters for the update function
更新功能的参数
参数:shufflePatterns
should the patterns be shuffled?
应的模式被打乱?
参数:computeIterativeError
should the error be computed in every iteration?
在每一次迭代计算错误?
Details
详细信息----------Details----------
The typical procedure implemented in rsnns subclasses is the following:
实施rsnns子类是,典型的过程如下:
generate the rsnns object with this object factory
生成rsnns对象,这个对象工厂
generate the network according to the architecture needed
根据所需的架构生成网络
train the network (with train)
训练网络(train)
In every rsnns object, the iterative error is the summed squared error (SSE) of all patterns. If the SSE is computed on the test set, then it is weighted to take care of the different amount of patterns
在每rsnns对象,迭代误差是总结的误差(SSE)的所有模式。如果上交所在测试集上计算,然后进行加权量的不同模式照顾
值----------Value----------
a partly initialized rsnns object
一个部分初始化rsnns对象
参见----------See Also----------
mlp, dlvq, rbf, rbfDDA, elman,
mlp,dlvq,rbf,rbfDDA,elman,
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