taralino

.progress

Der Befehl Autoencoder.progress(X) erwartet folgende (verpflichtende) Argumente:

Argument	Datentyp	Hinweis
X	Datenfeld	Liste von Eingangssignal (zweidimensionales Datenfeld)

Der Befehl trainiert den Autoencoder anhand der Trainingsdaten X. Dabei ist X eine Liste von Eingangssignalen (zweidimensionales Datenfeld bzw. Matrix, jede Zeile entspricht einem Eingangssignal). Dabei gilt:

Der Lernfortschritt wird visuell dargestellt. Sobald die Trainingsphase abgeschlossen ist, wird die Funktion on_training_done aufgerufen (sofern vorhanden). Dabei wird der on_training_done-Funktion ein Argument mit Informationen zum Verlauf der Trainingsphase übergeben (siehe Beispiel).

Zudem können folgende Optionen verwendet werden:

Variable	Datentyp	Hinweis	Default-Wert
iterations	Zahl	ganzzahlig, positiv	1000
batch_size	Zahl	ganzzahlig, positiv	100
learning_rate	Zahl	positiv	0.5

Die Optionen definieren die Parameter der Trainingsphase: iterations bestimmt die Anzahl der Iterationen, batch_size die Losgröße pro Iteration und learning_rate schließlich die Lernrate.

Beispiel

Das Beispiel demonstriert die Verwendung der progress-Funktion. Tipp: Aktualisiere die Vorschau, um das Verfahren bzw. die Trainingsphase erneut durchzuführen.

<!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>

// Daten erzeugen
var X = [];
for (var k = 0; k < 1000; k++) {
  X.push([random(0,1), random(0,1), random(0,1), random(0,1)]);
};

// Initialisierung und Trainingsphase starten
Autoencoder.init([4,8,2], [2,8,4]);
Autoencoder.progress(X, {iterations:8000, batch_size:40});

// Ergebnis der Trainingsphase darstellen
function on_training_done(T) {
  var labelx = "Iterationen der Trainingsphase (Anzahl)";
  var labely = "Zielfunktionswert";
  Plot.init(640, 320, {axis:[labely,labelx]});
  Plot.list(T, {style:"joined"});
  Plot.draw();
};

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

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