/*В данном примере предусмотрено 4 урока:
training lesson (исходный обучающий урок) исходные файлы mbn & training lesson. mbl
validate lesson (исходный контролирующий урок) исходный файл validate lesson. mbl
активация выходных нейронов (реакция сети на тренировочные данные 1 к уроку 3) вывод в файл TrainResult. csv
результаты урока 2 на данные validate lesson (2 к уроку 3) вывод в файл ValidateResult. csv
их адреса высвечиваются на экране после входа в Lesson Editor > Lesson Files > Урок 1. В скрипт программе это записывается в виде крманды:
*/
SelectLesson (1); //начинается с меню Lesson Editor:
Рис.6 Загрузка урока 1
//
//Выполняется загрузка необходимых для работы данных, настройка учителя и обучение:
LoadLesson («Decoder4To16_Training. mbl»); // Загрузите обучающий урок
//Чтобы полностью просмотреть сеть (последней командой она была закрыта редактором уроков), уберите с экрана редактор урока, чтобы полностью стала видна сеть.
ShowLessonEditor (false);
//Установите учителя, который будет использоваться. Используйте имя учителя, который вы хотите установить в качестве активного.
SelectTeacher («RPROP»); // Используйте учителя с именем «RPROP»
//Настройте учителя (Adjust the teacher) настройку можно произвести через окно //Teacher Manager:
Рис.7 Настройка учителя
//
//Или с помощью команл:
TeacherSetting (LEARNRATE, 0.1); // Скорость обучения
TeacherSetting (TARGET_ERR, 0.3); // Установка допустимой целевой ошибки
TeacherSetting (LESSON_REPS, 1); // Повторение урока за шаг обучения
TeacherSetting (PATTERN_REPS, 1); // Повторение паттернов за шаг обучения
//Определите метод выбора шаблона:
TeacherSetting (PATTERN_SELECT, RAND_ORDER);
SetTeachSpeed (0); // Установка максимальной скорости обучения
//и так далее
//Запустите просмотрщик ошибок
ShowErrorViewer (true);
//и уберите его с экрана
ResetErrorViewer ();
//Начните обучение и дождитесь остановки после достижения целевой ошибки
StartTeaching ();
SleepExec (); // Ожидание окончания обучения
//Снова скрыть средство просмотра ошибок
ShowErrorViewer (false);
//Сбросить счетчик шагов (уроков)
ResetThinkSteps ();
//Теперь подготовьте урок 3, чтобы записать результаты работы сети при выполнении урока 1.
//Сохраните значения активации выходных нейронов
SetRecordingType (RT_ACT);
//Включите запись данных на занятие 3
StartRecording (3);
//Скрыть редактор урока
ShowLessonEditor (false);
//Установка времени для записи целого урока во внутреннюю память MemBrainSetThinkSpeed (500); //500 мс между этапами обдумывания для анимации
//Запись реакции сети на тренировочные данные к уроку 3
ThinkLesson (); // Выполните каждый шаблон урока 1 (и запишите на 3)
SleepExec (); // Ожидание окончания выполнения урока
//Отключение записи после окончания урока (500 мс)
StopRecording ();
SelectLesson (2); // Загрузка урока 2 с данными для проверки
LoadLesson («Decoder4To16_Validate. mbl»);
//Этот урок только для ввода. Не нужны никакие выходные данные,
EnableLessonOutData (false);
//Запишите значения активации выходных нейронов
SetRecordingType (RT_ACT);
//Включить запись данных на урок 4
StartRecording (4);
ShowLessonEditor (false); // Скрыть редактор урока
ThinkLesson (); // Выполните каждый шаблон урока 2 (и запишите на 4)
SleepExec (); // Ожидание окончания обучения («Think on Lesson)
StopRecording (); // Отключить запись
//Теперь экспортируйте уроки 3 и 4 в CSV
SelectLesson (3);
ExportLessonRaw («Decoder4To16_TrainResult. csv»);
SelectLesson (4);
ExportLessonRaw («Decoder4To16_ValidateResult. csv»);
/*Раскомментируйте следующую строку, если вы хотите, чтобы MemBrain завершал работу после выполнения скрипта*/
// ExitMemBrain ();
/*Описанная здесь последовательность команд может быть представлена в виде скриптового файла с расширением. as файла ("MemBrainScript1.as».
Для запуска скрипта в основном меню пакета набрать Scripting -> Execute Script:
Рис.8 Запуск скрипта
*/
В открывшемся окне выделить название скрипта:
Рис.9 Имя скрипта
После выполнения скрипта полученные результаты выведены на экран в том порядке, как они были указаны в скрипте:
Рис.10 Результат выполнения скрипта
Результатов много. Для их анализа необходимо рассмотреть содержание полученных файлов.
После загрузки сети первым вводился файл Decoder4To16_Training. mbl. Содержимое этого файла можно вывести из MemBrain в файл с расширением csv для дальнейшего просмотра на экране или для вывода на принтер. Номер выводимого из MemBrain файла нужно набрать клавишами Currently Edited (Training) Lesson. После этого активировать Raw CSV Files -> Export Current Lesson (Raw CSV). В окне Export Lesson As (Raw CSV) набрать имя создаваемого сsv файла и щёлкнуть по клавише «сохранить».