ネットワークの学習アルゴリズムと学習パラメータを設定する.
blalgo( "mode", alg, p1 [, p2, p3, p4, p5, p6 ] )
mode : 一括学習,逐次学習の選択 ("S" or "P")
| "S" : 一括学習 |
| "P" : 逐次学習 |
alg : 学習アルゴリズム (1 ≤ alg ≤ 6)
| 1 : steep 法 |
| 2 : momentum 法 |
| 3 : Vogl 法 |
| 4 : Jacobs 法 |
| 5 : momentum Vogl 係数法 |
| 6 : 落合法 |
p1 : 学習率 (Scalar)
p2 : 慣性率 (Scalar)
p3 : Vogl & 落合アルゴリズム用学習率増加係数 (Scalar)
p4 : Vogl & 落合アルゴリズム用学習率減少係数 (Scalar)
p5 : Vogl アルゴリズム用閾値 (Scalar)
p6 : 落合アルゴリズム用平滑化微係数 (Scalar)
str : 構造学習法 (0, 1, 2 or 3)
| 0 : 構造学習無し |
| 1 : Weight Decay 法 |
| 2 : 忘却付学習法 |
| 3 : 側抑制学習法 |
ps : 構造学習用効果率係数 (Scalar)
学習パラメータ (p1 ∼ p6, str, ps) は,alg により次のように設定する.
| alg | p1 | p2 | p3 | p4 | p5 | p6 | str | ps |
| 1 | ○ | - | - | - | - | - | - | - |
| 2 | ○ | ○ | - | - | - | - | ○ | ○ |
| 3 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | - | - | - |
| 4 | ○ | ○ | ○ | ○ | - | - | - | - |
| 5 | ○ | ○ | - | - | - | - | - | - |
| 6 | ○ | ○ | ○ | ○ | - | ○ | ○ | ○ |
入力を略した場合,現在の学習パラメータを表示して入力待ちとなる.
構造学習法 str を指定し,sp の入力を略した場合,現在の学習パラメータを表示して入力待ちとなる.str 以前を略した場合,構造学習は行われないものと判断され,str, sp は入力待ちにならない.