59 lines
1.8 KiB
Plaintext
59 lines
1.8 KiB
Plaintext
|
#Lista funkcji
|
||
|
|
|
||
|
|
|
||
|
|
|
||
|
|
[TOC]
|
||
|
|
#Sigmoid, pSigmoid
|
||
|
|
funkcja sigmoid przetwarzająca podaną liczbę na liczbę z przedziału [0 ; 1]
|
||
|
|
funkcja psigmoid jest pochodną sigmoid
|
||
|
|
|
||
|
|
#lookOFVege
|
||
|
|
funkcja przemieniająca stan rośliny na to 'jak wygląda'
|
||
|
|
|
||
|
|
#setValusesRange
|
||
|
|
funkcja przygotowująca dane pod sigmoid
|
||
|
|
|
||
|
|
#gradient
|
||
|
|
funkcja gradientu przechowująca wzrosty połączeń neuronów
|
||
|
|
|
||
|
|
#buildMatrix
|
||
|
|
funkcja tworząca czystą macierz połączeń neuronów
|
||
|
|
|
||
|
|
#buildAvrGrad
|
||
|
|
funkcja tworząca czystą macierz średnich gradientów
|
||
|
|
|
||
|
|
#neuronsInputBuild
|
||
|
|
funkcja uzupełniająca dane wejściowe neuronów, uzupełniająca wyjścia na podstawie wag macierzy połączeń oraz zwracająca koszt dla wybranego oczekiwanego rozwiązania
|
||
|
|
|
||
|
|
|
||
|
|
|
||
|
|
#backProp
|
||
|
|
funkcja wstecznej propagacji obniżająca koszt conajmniej 50 oraz zapisująca gradient tego kosztu
|
||
|
|
|
||
|
|
#network
|
||
|
|
funkcja przekazująca dane oczekiwane o wstecznej propagacji
|
||
|
|
|
||
|
|
#bestMatrixBuild
|
||
|
|
funkcja budująca najlepszą macierz wag na podstawie średnich gradientów
|
||
|
|
|
||
|
|
#tests
|
||
|
|
zbiory testowe
|
||
|
|
##neuroTest1
|
||
|
|
test z jednym konkrenym warzywem na polu
|
||
|
|
|
||
|
|
##neuroTest2
|
||
|
|
test z warzywami blokującymi oczekiwane warzywo
|
||
|
|
|
||
|
|
#neuroStart1
|
||
|
|
funkcja inicjalizująca naukę traktora
|
||
|
|
|
||
|
|
#chousePath
|
||
|
|
funkcja poruszająca traktor do najlepszego pola
|
||
|
|
|
||
|
|
|
||
|
|
#testOfNeuroMove
|
||
|
|
test do sprawdzenia działania traktora po nauce
|
||
|
|
|
||
|
|
#main
|
||
|
|
inicjalizacja nauki oraz użycia jej
|
||
|
|
|