taralino

Visualisierung

Um sich die Trainingsphase in Abhängigkeit der Anzahl an Iterationen anhand des bekannten Beispiels auch visuell besser vorstellen zu können, kannst du folgende Anwendung ausführen. Darin werden sowohl die Trainings- und Testdaten als auch das Testergebnis in Abhängigkeit der Iterationen der Trainingsphase dargestellt. Als Layout des neuronalen Netzes wird [2,4,3] verwendet.

Anwendung

Die Trainingsphase kann über die Buttons gestartet werden.

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <script src="taralino.js"></script>
</head>
<body>
<script>

// Trainings- und Testdaten
var X = ClassificationData.get(2000, {categories:3, shape:"mixed"});
var Y = ClassificationData.get(2000, {categories:3, shape:"mixed"});

// Layout und Trainingsparameter
var Layout = [2, 4, 3];
var Batchsize = 100;


/************************************************
  Der folgende Programmteil muss in der Regel
  nicht editiert werden.
************************************************/

var counter = 0;

function draw_result() {
  var L = ["red", "green", "blue", "yellow", "orange"];
  Canvas.clear();
  // Trainingsdaten darstellen
  for (var k = 0; k < X.length; k++) {
    Canvas.circle(X[k].input[0], X[k].input[1]+1.06, 0.01, {fill:L[X[k].index]});
  };
  // Testdaten und Ergebnisse darstellen
  for (var k = 0; k < Y.length; k++) {
    var r = NeuralNetwork.evaluate(Y[k].input, {output:"index"});
    var color = (r == Y[k].index ? "cyan" : "orange");
    Canvas.circle(Y[k].input[0]+1.06, Y[k].input[1]+1.06, 0.01, {fill:L[Y[k].index]});
    Canvas.circle(Y[k].input[0]+1.06, Y[k].input[1], 0.01, {fill:color});
    Canvas.circle(Y[k].input[0], Y[k].input[1], 0.01, {fill:L[r]});
  };
  // Testausgabe
  Canvas.text(1.03, -0.065, counter + " Iterationen der Trainingsphase");
};

function setup() {
  NeuralNetwork.init(Layout);
  Canvas.init([-0.06,2.12], [-0.12,2.12], {width:640, background:"lightgrey"});
  Button.add("reset", "Neustart");
  Button.add("start", "Start");
  Button.add("stop", "Pause");
  Button.add("step", "Schrittweise");
  Animation.init({fps:12, autoplay:"off"});
  draw_result();
};

function loop() {
  NeuralNetwork.train(X, {iterations:50, batch_size:Batchsize});
  counter += 50;
  draw_result();
};

function on_click(id) {
  if (id == "start") Animation.start();
  if (id == "stop") Animation.stop();
  if (id == "step") {
    Animation.stop();
    loop();
  };
  if (id == "reset") {
    Animation.stop();
    NeuralNetwork.init(Layout);
    counter = 0;
    draw_result();
  };
};

</script>
</body>
</html>

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Hast du dich mit der Anwendung beschäftigt und verstanden, was dort dargestellt wird?

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