From b4c345e6a5fa929ba20eac19183b9c777055f52d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Gaspard Coulet Date: Wed, 28 Apr 2021 23:12:36 +0200 Subject: Initial commit --- Doc/html/class_reseau.html | 295 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 295 insertions(+) create mode 100644 Doc/html/class_reseau.html (limited to 'Doc/html/class_reseau.html') diff --git a/Doc/html/class_reseau.html b/Doc/html/class_reseau.html new file mode 100644 index 0000000..147d8a7 --- /dev/null +++ b/Doc/html/class_reseau.html @@ -0,0 +1,295 @@ + + + + + + +Implémentation de l'algorithme de rétropagation sur un réseau neuronal: Reseau Class Reference + + + + + + + + + + + + + + + +
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Implémentation de l'algorithme de rétropagation sur un réseau neuronal +
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+Public Member Functions | +List of all members
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Reseau Class Reference
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+ + + + + + + + + + + + +

+Public Member Functions

 Reseau (int, std::vector< int >, double, double, FonctionActivation::EnumFonctionActivation fct)
 
std::vector< double > fire_all (std::vector< double > input)
 
void learn (std::vector< std::vector< std::vector< double > > > jeuxTest, unsigned int nbPasDescenteGradient)
 
void backPropagation (std::vector< double > erreurs)
 
void printWeight ()
 
+

Constructor & Destructor Documentation

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Reseau::Reseau (int nbLayers,
std::vector< int > layerInformation,
double k,
double eta,
FonctionActivation::EnumFonctionActivation fct 
)
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+

Constructeur Reseau::Reseau

Parameters
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nbLayersNombre de couche
layerInformationVecteur descriptif de chaque layer
kconstante k dont depends la sigmoide
etacoefficient d'evolution
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Member Function Documentation

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void Reseau::backPropagation (std::vector< double > erreurs)
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Méthode de propagation en arriére Reseau::backPropagation

Parameters
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outputSortie
kValeur du coefficient
etaValeur d'eta
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std::vector< double > Reseau::fire_all (std::vector< double > input)
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Fire général Reseau::fire_all

Parameters
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inputVecteur d'entrée
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Returns
Valeur d'activation
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void Reseau::learn (std::vector< std::vector< std::vector< double > > > jeuxTest,
unsigned int nbPasDescenteGradient 
)
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+

Méthode d'apprentissage Reseau::learn

Parameters
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jeuxTestVecteur de vecteur de vecteur : décrivant en jeuxTest[i][0] le vecteur d'entrée et en jeuxTest[i][1] la sortie attendue
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void Reseau::printWeight ()
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Affichage des poids Reseau::printWeight

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The documentation for this class was generated from the following files: +
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+ + + + -- cgit v1.2.3