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Text File  |  1994-04-25  |  3KB  |  79 lines
  1. =============================================================================
  2.     README file for the example files letters.xxx
  3. =============================================================================
  4.  
  5.  
  6. Description:    This network is a toy letter recognition network.
  7. ============    
  8.  
  9. This network is one of our favourite networks to display the SNNS user
  10. interface, because all windows conveniently fit onto the screen. It is
  11. NOT an example of a 'real world' letter recognition network. The
  12. network input is are 5x7 binary input matrix. The network has 10
  13. hidden units in one hidden layer which are fully connected to the
  14. input and to the output units. The 26 output units each represent one
  15. captial letter and show an output of 1 if the input pattern is of the
  16. proper class, else 0.
  17.  
  18.  
  19. Pattern-Files:    letters.pat
  20. ==============    
  21.  
  22. The pattern-file letters.pat contains 26 training patterns (one
  23. exemplar of each capital letter). The patterns here have binary values
  24. of 0 and 1 but SNNS treats all inputs and outputs as real valued.
  25.  
  26. Because each pattern is given only once and there are no noisy
  27. patterns this pattern file cannot be used for generalization.
  28.  
  29.  
  30. Network-Files:    letters.net
  31. ==============    letters3D.net
  32.  
  33. Both networks contain trained network files with the same topology.
  34.     35 input neurons
  35.     10 hidden neurons
  36.     26 output neurons
  37. They differ only in their assignment of neurons to SNNS display layers
  38. and the use of a 2D or 3D display in the configuration file. The
  39. first network letters.net uses one 2D display only, letters3D.net
  40. several 3D displays and a 3D display.
  41.  
  42.  
  43. Config-Files:    letters.cfg
  44. =============    letters3D.cfg
  45.  
  46. The configuration file letters.cfg uses one 2D display only,
  47. letters3D.cfg several 3D displays and a 3D display.
  48.  
  49.  
  50. Topology: 35 Input-Neurons
  51.           10 Hidden-Neurons
  52.           26 Output-Neurons
  53.  
  54.  
  55. Hints:
  56. ======
  57.  
  58. The following table shows some learning functions one can use to train
  59. the network. In addition, it shows the learning parameters and the
  60. number of cycles needed to train the network successfully.
  61.  
  62. These parameters have not been obtained with extensive studies of
  63. statistical significance. They are given as hints to start your own
  64. training sessions, but should not be cited as optimal or used in
  65. comparisons of learning procedures or network simulators.
  66.  
  67.  
  68. Learning-Function               Learning-Parameters       Cycles
  69.  
  70. Std.-Backpropagation            2.0                      150
  71. Backpropagation with Momentum   0.8  0.6   0.1           100
  72. Quickprop                       0.2  1.75  0.0001         50  
  73. Rprop                           0.2                       50
  74.  
  75.  
  76. =============================================================================
  77.     End of README file
  78. =============================================================================
  79.