taralino

.set_data

Der Befehl Autoregression.set_data(T) erwartet folgende (verpflichtende) Argumente:

Argument	Datentyp	Hinweis
T	Objekt	Daten einer Autoregression

Es wird eine Autoregression erstellt, wobei die Daten (Layout, Gewichte und Schwellwerte sämtlicher neuronaler Netze) gemäß dem Objekt T definiert werden.

Beispiel

Es wird eine Autoregression durchgeführt. Das Ergebnis wird exportiert.

<!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>

var X = [
[ 0.39, 0.30, 0.14, 0.02 ],
[ 0.58, 0.26, 0.40, 0.12 ],
[ 0.76, 0.28, 0.49, 0.20 ]
];

Autoregression.init([4, 2, 3]);

Autoregression.train(X, {iterations:100, batch_size:10, learning_rate:5});

Autoregression.export_data({digits:2})

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

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Beispiel

Es wird eine Autoregression anhand zuvor exportierter Daten initialisiert.

<!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>

var T = [{
first:[0.0000,0.6667,0.3333],
layout:[1,2,3],
weights:[[[-0.71],[1.11]],[[1.54,0.80],[-0.40,-1.52],[-0.04,-1.88]]],
biases:[[-0.24,0.49],[2.57,-2.42,-2.29]]
},{
layout:[2,2,3],
weights:[[[1.75,-0.19],[-0.13,0.46]],[[-1.49,-0.14],[1.29,-0.62],[-1.59,-0.88]]],
biases:[[-0.07,0.83],[0.48,0.21,-1.90]]
},{
layout:[3,2,3],
weights:[[[0.92,0.40,0.66],[1.39,0.38,1.02]],[[1.76,0.98],[-0.40,-1.59],[-0.70,-2.25]]],
biases:[[-0.01,0.57],[1.80,-2.19,-1.45]]
}];

Autoregression.set_data(T);

var y = Autoregression.random({temperature:0.2});

Console.print(y);

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

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