taralino

.compute

Die Funktion ConvNet.compute(x) erwartet folgende (verpflichtende) Argumente:

Argument	Datentyp	Hinweis
x	Datenfeld	Eingangssignal als Matrix (Schwarz-Weiß-Bild)

Die Funktion wendet die zuvor definierte (bzw. initialisierte) Strategie zur ConvNet-Vorverarbeitung auf das Eingangssignals x an. Dabei ist x als Schwarz-Weiß-Bild mit Werten jeweils zwischen 0 und 1 zu verstehen.

Der Rückgabewert ist entsprechend ein Datenfeld (Vektor), der als Eingangssignal zur weiteren Verarbeitung in einem neuronalen Netz verwendet werden kann.

Beispiel

Zunächst wird ein ConvNet definiert. Anschließend wird dieses auf ein (zufälliges) Bild bestehend aus 4 x 4 Pixel angewandt. Das Ergebnis wird entsprechend ausgegeben.

<!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 F = [{size:3,count:2,pooling:2}];
ConvNet.init([4,4], F);

var x = [
  [Math.random(), Math.random(), Math.random(), Math.random()],
  [Math.random(), Math.random(), Math.random(), Math.random()],
  [Math.random(), Math.random(), Math.random(), Math.random()],
  [Math.random(), Math.random(), Math.random(), Math.random()]
];

var y = ConvNet.compute(x);

Console.print(x);
Console.print(y);

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

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