SI2020/RaportTomaszDzierzbicki.md

# Lista funkcji

![](images/13_05/1.png)
![](images/13_05/2.png)

-----
# sigmoid, pSigmoid
funkcja sigmoid przetwarzająca podaną liczbę na liczbę z przedziału [0 ; 1]
funkcja psigmoid jest pochodną sigmoid

![](images/13_05/3.png)

-----
# lookOFVege
funkcja przemieniająca stan rośliny na to 'jak wygląda'

![](images/13_05/4.png)

-----
# setValusesRange
funkcja przygotowująca dane pod sigmoid

![](images/13_05/5.png)

-----
# gradient
funkcja gradientu przechowująca wzrosty połączeń neuronów

![](images/13_05/6.png)

-----
# buildMatrix
funkcja tworząca czystą macierz połączeń neuronów

![](images/13_05/7.png)

-----
# buildAvrGrad
funkcja tworząca czystą macierz średnich gradientów

![](images/13_05/8.png)

-----
# neuronsInputBuild
funkcja uzupełniająca dane wejściowe neuronów, uzupełniająca wyjścia na podstawie wag macierzy połączeń oraz zwracająca koszt dla wybranego oczekiwanego rozwiązania

![](images/13_05/9.png)
![](images/13_05/10.png)
![](images/13_05/11.png)

-----
# backProp
funkcja wstecznej propagacji obniżająca koszt conajmniej 50 oraz zapisująca gradient tego kosztu

![](images/13_05/12.png)

-----
# network
funkcja przekazująca dane oczekiwane o wstecznej propagacji

![](images/13_05/13.png)

-----
# bestMatrixBuild
funkcja budująca najlepszą macierz wag na podstawie średnich gradientów

![](images/13_05/14.png)

-----
# tests
zbiory testowe
## neuroTest1
test z jednym konkrenym warzywem na polu

![](images/13_05/15.png)

## neuroTest2
test z warzywami blokującymi oczekiwane warzywo

![](images/13_05/16.png)

-----
# neuroStart1
funkcja inicjalizująca naukę traktora

![](images/13_05/17.png)

-----
# chousePath
funkcja poruszająca traktor do najlepszego pola

![](images/13_05/18.png)
![](images/13_05/19.png)

-----
# testOfNeuroMove
test do sprawdzenia działania traktora po nauce

![](images/13_05/20.png)

-----
# main
inicjalizacja nauki oraz użycia jej

![](images/13_05/21.png)