libpdsnn: Módulo PdsNVector.

Funciones que trabajan con vectores de neuronas. Más...

Estructuras de datos
struct	PdsNVector
	La estructura tipo PdsNVector . Esta estructura genera un arreglo de neuronas. Para usar incluir pds/pdsnn.h. Más...

pds_nvector_<new>
Creando un vector de neuronas. Vector de Neuronas.
PdsNVector *	pds_nvector_new (PdsNnNatural Nel, PdsNnNatural Nd)
	Crea un vector de neuronas de tipo PdsNVector e inicia con cero todos los pesos, U=1.0. Más...

pds_nvector_<weight_methods>
Trabajando con el synaptic weight
int	pds_nvector_init_weight_uniform (PdsNVector NVector, PdsUniform RV)
	Inicia aleatoriamente siguiendo una distribución uniforme, los pesos de todas las neuronas del vector. Más...

int	pds_nvector_init_weight_rand (PdsNVector *NVector, PdsSnReal min, PdsSnReal max)
	Inicia aleatoriamente siguiendo una distribución uniforme entre min e max en todas las neuronas del vector, usando la funcion rand. Más...

int	pds_nvector_init_u_uniform (PdsNVector NVector, PdsUniform RV)
	Coloca de forma aleatoria siguiendo una distribucion uniforme, el valor de U de las Neuronas. Más...

int	pds_nvector_init_u_rand (PdsNVector *NVector, PdsSnReal min, PdsSnReal max)
	Coloca de forma aleatoria valores entre min y max, en el valor de U de todas las Neuronas, es usada la funcion rand. Más...

pds_nvector_<connect_methods>
Trabajando con el metodos para conectar vectores de neuronas.
int	pds_nvector_connect_input (PdsNVector NVector, PdsNVector NVectorBefore)
	Conecta el valor de salida Y de las Neuronas del vector NVectorBefore con las entradas X[id] de las neuronas del vector NVector. Más...

int	pds_nvector_connect_input_with_nivector (PdsNVector NVector, PdsNIVector X)
	Conecta los elementos del vector X de neuronas de entradas, con las entradas X[id] de las neuronas del vector NVector. Más...

pds_nvector_<theta_methods>
Funciones que trabajan con theta
int	pds_nvector_evaluate_theta (PdsNVector *NVector)
	Evalua la variable theta de la Neurona Neuron. $\theta_j=\sum_{k=0}^{N_{d}-1}{W_{kj}X_k} - U_j$ . Más...

pds_nvector_<func_methods>
Funciones que trabajan con func
int	pds_nvector_evaluate_func (PdsNVector *NVector)
	Evalua la funcion de activación de las Neuronas de NVector. $func\left(\theta_j\right)$ . Más...

pds_nvector_<evaluate_methods>
Funciones que trabajan con theta
int	pds_nvector_iterate (PdsNVector *NVector)
	Itera las neuronas del vector NVector. $\theta_j=\sum_{k=0}^{N_{d}-1}{W_{kj}X_k} - U_j$ $y_j \leftarrow func\left(\theta_j\right)$ . Más...

pds_nvector_<output_methods>
Trabajando con funciones de saida
int	pds_nvector_get_output (const PdsNVector NVector, PdsVector Y)
	Devuelve el valor de la salida Y de las Neuronas. Más...

pds_nvector_<others_methods>
Metodos adicionales
int	pds_nvector_evaluate_diff_error (PdsNVector NVector, const PdsVector R)
	Compara la salida de las neuronas del vector NVector con el vector de referencia R, el resultado es cargado en la salida Y[1] de cada neurona del vector NVector en NVector->V[i]->Y[1]. Más...

int	pds_nvector_get_rms_error (const PdsNVector NVector, PdsNnReal RmsError)
	Evalúa el error cuadrático medio de todos los errores Y[1] de las. neuronas del vector. Más...

int	pds_nvector_get_soft_vote (const PdsNVector NVector, PdsNnReal Vote)
	Evalúa una votación de todos los valores de salida Y[0] de las neuronas, se realiza una suma simple de todos los valores de salida. Más...

int	pds_nvector_backpropagate_error (PdsNVector *NVector, PdsNnReal Alpha)
	Retro propaga el error de las neuronas del vector NVector el resultado es cargado en la salida Y[1] de cada neurona del vector NVector conectada a las entradas. $e_k \leftarrow e_k + \frac{\alpha}{N_j} func'\left(\theta_j\right) W_{kj} e_j$ . Más...

pds_nvector_<update_weight>
Atualizando peso de las neuronas.
int	pds_nvector_update_u_and_weight (PdsNVector *NVector, PdsNnReal Alpha)
	Actualiza los pesos W[k]j de las neuronas. $\triangle W_{kj}= \alpha e_j func'\left(\theta_j\right) X_k$ $\triangle U_{j}= -\alpha e_j func'\left(\theta_j\right)$ "ej" es el error de la salida de la j-essima neurona. "func" es la función de activación da neurona. Más...

pds_nvector_<printf>
Imprimeindo y leyendo datos.
int	pds_nvector_fprintf (const PdsNVector NVector, FILE fd)
	Guarda en un archivo de texto los pesos $W_{kj}$ y los valores $\{U_j\}$ . Ocupando una linea cada uno, y separando los elementos por un TAB. Más...

int	pds_nvector_fscanf (PdsNVector NVector, FILE fd)
	Lee de un archivo de texto los pesos $W_{kj}$ y los valores $\{U_j\}$ . Ocupando una linea cada uno, y separando los elementos por un TAB. Más...

int	pds_nvector_fwrite (const PdsNVector NVector, FILE fd)
	Guarda en un archivo de texto binario los pesos $W_{kj}$ y los valores $\{U_j\}$ . Más...

int	pds_nvector_fread (PdsNVector NVector, FILE fd)
	Lee de un archivo de texto binario los pesos $W_{kj}$ y los valores $\{U_j\}$ . Más...

pds_nvector_<free>
Liberando memoria.
void	pds_nvector_free (PdsNVector *NVector)
	Libera un vector de neuronas de tipo puntero PdsNVector. Más...

void	pds_nvector_destroy (PdsNVector **NVector)
	Libera un vector de neuronas de tipo puntero PdsNVector, y limpia el puntero con NULL. Más...

Descripción detallada

Funciones que trabajan con vectores de neuronas.

Estas funciones trabajan con vectores de neuronas de la forma.

Vector de Neuronas.

Documentación de las funciones

◆ pds_nvector_new()

PdsNVector * pds_nvector_new	(	PdsNnNatural	Nel,
		PdsNnNatural	Nd
	)

Crea un vector de neuronas de tipo PdsNVector e inicia con cero todos los pesos, U=1.0.

Parámetros

[in]	Nel	Es el número de elementos del vector.
[in]	Nd	Es el número de entradas de cada neurona del vector.

Devuelve: Un puntero al vector de tipo PdsNVector.

◆ pds_nvector_init_weight_uniform()

int pds_nvector_init_weight_uniform	(	PdsNVector *	NVector,
		PdsUniform *	RV
	)

Inicia aleatoriamente siguiendo una distribución uniforme, los pesos de todas las neuronas del vector.

Parámetros

[in,out]	NVector	El vector a escribir.
[in,out]	RV	Variable aleatoria uniforme.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: Neuron==NULL).

◆ pds_nvector_init_weight_rand()

int pds_nvector_init_weight_rand	(	PdsNVector *	NVector,
		PdsSnReal	min,
		PdsSnReal	max
	)

Inicia aleatoriamente siguiendo una distribución uniforme entre min e max en todas las neuronas del vector, usando la funcion rand.

Parámetros

[in,out]	NVector	El vector a escribir.
[in]	min	valor mínimo.
[in]	max	valor máximo.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: Neuron==NULL).

◆ pds_nvector_init_u_uniform()

int pds_nvector_init_u_uniform	(	PdsNVector *	NVector,
		PdsUniform *	RV
	)

Coloca de forma aleatoria siguiendo una distribucion uniforme, el valor de U de las Neuronas.

Parámetros

[in,out]	NVector	El vector de neuronas a escribir.
[in]	RV	Variable aleatoria uniforme.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NVector==NULL).

◆ pds_nvector_init_u_rand()

int pds_nvector_init_u_rand	(	PdsNVector *	NVector,
		PdsSnReal	min,
		PdsSnReal	max
	)

Coloca de forma aleatoria valores entre min y max, en el valor de U de todas las Neuronas, es usada la funcion rand.

Parámetros

[in,out]	NVector	El vector de neurons a escribir.
[in]	min	valor mínimo.
[in]	max	valor máximo.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NVector==NULL).

◆ pds_nvector_connect_input()

int pds_nvector_connect_input	(	PdsNVector *	NVector,
		PdsNVector *	NVectorBefore
	)

Conecta el valor de salida Y de las Neuronas del vector NVectorBefore con las entradas X[id] de las neuronas del vector NVector.

Si existen mas entradas de NVector que salidas de NVectorBefore las entradas quedan desconectadas cargadas con NULL. Si existen menos entradas de NVector que salidas de NVectorBefore las salidas quedan desconectadas.

Parámetros

[in,out]	NVector	El vector de neuronas a trabajar.
[in,out]	NVectorBefore	El vector de neuronas que se conectará a las entradas X[id] de NVector.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no(ej: NVector==NULL, NVectorBefore==NULL).

◆ pds_nvector_connect_input_with_nivector()

int pds_nvector_connect_input_with_nivector	(	PdsNVector *	NVector,
		PdsNIVector *	X
	)

Conecta los elementos del vector X de neuronas de entradas, con las entradas X[id] de las neuronas del vector NVector.

Si existen mas entradas de NVector que elementos de X las entradas quedan desconectadas cargadas con NULL. Si existen menos entradas de NVector que elementos de X los elementos quedan desconectadas.

Parámetros

[in,out]	NVector	El vector de neuronas a trabajar.
[in,out]	X	El vector que se conectará a las entradas X[id] de NVector.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no(ej: NVector==NULL, X==NULL).

◆ pds_nvector_evaluate_theta()

int pds_nvector_evaluate_theta ( PdsNVector * NVector )

Evalua la variable theta de la Neurona Neuron.

$\theta_j=\sum_{k=0}^{N_{d}-1}{W_{kj}X_k} - U_j$

Parámetros

[in,out] NVector El vector de neuronas a evaluar.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NVector==NULL).

◆ pds_nvector_evaluate_func()

int pds_nvector_evaluate_func ( PdsNVector * NVector )

Evalua la funcion de activación de las Neuronas de NVector.

$func\left(\theta_j\right)$

Parámetros

[in,out] NVector El vector de neuronas a evaluar.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NVector==NULL).

◆ pds_nvector_iterate()

int pds_nvector_iterate ( PdsNVector * NVector )

Itera las neuronas del vector NVector.

$\theta_j=\sum_{k=0}^{N_{d}-1}{W_{kj}X_k} - U_j$

$y_j \leftarrow func\left(\theta_j\right)$

Parámetros

[in,out] NVector El vector de neuronas a iterar.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NVector==NULL).

◆ pds_nvector_get_output()

int pds_nvector_get_output	(	const PdsNVector *	NVector,
		PdsVector *	Y
	)

Devuelve el valor de la salida Y de las Neuronas.

Parámetros

[in]	NVector	El vector de neuronas en consulta.
[out]	Y	Vector donde se cargará los valores de la salida Y.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NVector==NULL, Y==NULL o tamaños distintos).

◆ pds_nvector_evaluate_diff_error()

int pds_nvector_evaluate_diff_error	(	PdsNVector *	NVector,
		const PdsVector *	R
	)

Compara la salida de las neuronas del vector NVector con el vector de referencia R, el resultado es cargado en la salida Y[1] de cada neurona del vector NVector en NVector->V[i]->Y[1].

Los tamaños de los vectores deben ser iguales.

Parámetros

[in,out]	NVector	El vector de neuronas a comparar.
[in]	R	El vector a comparar.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NVector==NULL).

◆ pds_nvector_get_rms_error()

int pds_nvector_get_rms_error	(	const PdsNVector *	NVector,
		PdsNnReal *	RmsError
	)

Evalúa el error cuadrático medio de todos los errores Y[1] de las. neuronas del vector.

Parámetros

[in,out]	NVector	El vector de neuronas a trabajar.
[in]	RmsError	Valor raíz cuadrático medio.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NVector==NULL).

◆ pds_nvector_get_soft_vote()

int pds_nvector_get_soft_vote	(	const PdsNVector *	NVector,
		PdsNnReal *	Vote
	)

Evalúa una votación de todos los valores de salida Y[0] de las neuronas, se realiza una suma simple de todos los valores de salida.

Parámetros

[in,out]	NVector	El vector de neuronas a trabajar.
[out]	Vote	Valor promedio de la votación suave.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NVector==NULL).

◆ pds_nvector_backpropagate_error()

int pds_nvector_backpropagate_error	(	PdsNVector *	NVector,
		PdsNnReal	Alpha
	)

Retro propaga el error de las neuronas del vector NVector el resultado es cargado en la salida Y[1] de cada neurona del vector NVector conectada a las entradas.

$e_k \leftarrow e_k + \frac{\alpha}{N_j} func'\left(\theta_j\right) W_{kj} e_j$

Retropropagación del error en las neuronas.

Parámetros

[in,out]	NVector	El vector de neuronas a retropropagar el error.
[in]	Alpha	Factor de aprendizaje de los errores.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NVector==NULL).

◆ pds_nvector_update_u_and_weight()

int pds_nvector_update_u_and_weight	(	PdsNVector *	NVector,
		PdsNnReal	Alpha
	)

Actualiza los pesos W[k]j de las neuronas.

$\triangle W_{kj}= \alpha e_j func'\left(\theta_j\right) X_k$

$\triangle U_{j}= -\alpha e_j func'\left(\theta_j\right)$

"ej" es el error de la salida de la j-essima neurona. "func" es la función de activación da neurona.

Parámetros

[in,out]	NVector	El vector de neuronas a actualizar los pesos.
[in]	Alpha	Factor de aprendizaje de los pesos.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NVector==NULL).

◆ pds_nvector_fprintf()

int pds_nvector_fprintf	(	const PdsNVector *	NVector,
		FILE *	fd
	)

Guarda en un archivo de texto los pesos $W_{kj}$ y los valores $\{U_j\}$ . Ocupando una linea cada uno, y separando los elementos por un TAB.

Parámetros

[in]	NVector	El vector de neuronas a leer.
[in,out]	fd	Manejador del fichero a escribir.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NVector==NULL o fd==NULL).

◆ pds_nvector_fscanf()

int pds_nvector_fscanf	(	PdsNVector *	NVector,
		FILE *	fd
	)

Lee de un archivo de texto los pesos $W_{kj}$ y los valores $\{U_j\}$ . Ocupando una linea cada uno, y separando los elementos por un TAB.

Parámetros

[out]	NVector	El vector a escribir.
[in,out]	fd	Manejador del fichero a leer.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NVector==NULL o fd==NULL).

◆ pds_nvector_fwrite()

int pds_nvector_fwrite	(	const PdsNVector *	NVector,
		FILE *	fd
	)

Guarda en un archivo de texto binario los pesos $W_{kj}$ y los valores $\{U_j\}$ .

Parámetros

[in]	NVector	El vector de neuronas a leer.
[in,out]	fd	Manejador del fichero binario a escribir.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NVector==NULL o fd==NULL).

◆ pds_nvector_fread()

int pds_nvector_fread	(	PdsNVector *	NVector,
		FILE *	fd
	)

Lee de un archivo de texto binario los pesos $W_{kj}$ y los valores $\{U_j\}$ .

Parámetros

[out]	NVector	El vector a escribir.
[in,out]	fd	Manejador del fichero binario a leer.

Devuelve: TRUE si todo fue bien o FALSE si no (ej: NVector==NULL o fd==NULL).

◆ pds_nvector_free()

void pds_nvector_free ( PdsNVector * NVector )

Libera un vector de neuronas de tipo puntero PdsNVector.

Parámetros

[in,out] NVector el vector de neuronas a liberar.

Devuelve: No retorna valor.

◆ pds_nvector_destroy()

void pds_nvector_destroy ( PdsNVector ** NVector )

Libera un vector de neuronas de tipo puntero PdsNVector, y limpia el puntero con NULL.

Parámetros

[in,out] NVector El vector de neuronas a liberar y limpiar.

Devuelve: No retorna valor.

Estructuras de datos

pds_nvector_<new>

pds_nvector_<weight_methods>

pds_nvector_<connect_methods>

pds_nvector_<theta_methods>

pds_nvector_<func_methods>

pds_nvector_<evaluate_methods>

pds_nvector_<output_methods>

pds_nvector_<others_methods>

pds_nvector_<update_weight>

pds_nvector_<printf>

pds_nvector_<free>

Descripción detallada

Documentación de las funciones

◆ pds_nvector_new()

◆ pds_nvector_init_weight_uniform()

◆ pds_nvector_init_weight_rand()

◆ pds_nvector_init_u_uniform()

◆ pds_nvector_init_u_rand()

◆ pds_nvector_connect_input()

◆ pds_nvector_connect_input_with_nivector()

◆ pds_nvector_evaluate_theta()

◆ pds_nvector_evaluate_func()

◆ pds_nvector_iterate()

◆ pds_nvector_get_output()

◆ pds_nvector_evaluate_diff_error()

◆ pds_nvector_get_rms_error()

◆ pds_nvector_get_soft_vote()

◆ pds_nvector_backpropagate_error()

◆ pds_nvector_update_u_and_weight()

◆ pds_nvector_fprintf()

◆ pds_nvector_fscanf()

◆ pds_nvector_fwrite()

◆ pds_nvector_fread()

◆ pds_nvector_free()

◆ pds_nvector_destroy()

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