taralino

.train

Der Befehl Autoregression.train(X) erwartet folgende (verpflichtende) Argumente:

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

Der Befehl führt eine Autoregression anhand der Trainingsdaten X durch. Dabei ist X eine Liste von Eingangssignalen (zweidimensionales Datenfeld bzw. Matrix, jede Zeile entspricht einem Eingangssignal).

Ziel der Trainingsphase ist es, die Gewichte und Schwellwerte sämtlicher neuronaler Netze zu bestimmen, um anschließend wert- bzw. pixelweise neue Datenfelder generieren zu können. Alle neuronale Netze werden basierend auf den Daten X trainiert.

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	5.0

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

Es wird eine Autoregression unter Verwendung des HandwrittenDigits-Datenpakets durchgeführt. Das Ergebnis wird verwendet, um ein neues Bild zu generieren.

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

var X = HandwrittenDigits.get();

Autoregression.init([64, 3]);

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

var y = Autoregression.random({temperature:0.2});
var M = Picture.vector(y);
Picture.draw(M, {zoom:16});

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

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