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Text File  |  1992-04-27  |  5KB  |  119 lines
  1. -------------------------------------------------------------------------------
  2.                 Back Propagation Neural Net Engine v1.32u
  3.                            for C programmers
  4.  
  5.                           by Patrick Ko Shu-pui
  6.  
  7.                   Copyright (c) 1992 All Rights Reserved.
  8. -------------------------------------------------------------------------------
  9. ADDRESS TO CONTACT:
  10.  
  11.             fidonet:  6:700/132 BiG Programming Club [852] 654-8751
  12.             internet: ko053@cucs19.cuhk.EDU.hk
  13.  
  14.             mailing:  Patrick Ko
  15.                       No.11, 14 ST.,
  16.                       Hong Lok Yuen,
  17.                       Tai Po, Hong Kong
  18. -------------------------------------------------------------------------------
  19. WHATS NEW in v1.31u:
  20.  
  21.         -       adaptive learning coefficients
  22.         -       C-programmer-friendly C sources
  23.         -       periodic neural net dump
  24.  
  25. WHATS NEW in v1.32u:
  26.  
  27.     -    support response file and inline comments
  28.     -    configurable random weight range
  29.     -    configurable tolerance error
  30.  
  31. HOW TO COMPILE:
  32.  
  33.         This version support 2 platforms:
  34.  
  35.         1.      DOS under PC - use Borland's MAKE with MAKEFILE.DOS and TCC 2.0
  36.         2.      UNIX under SUN SPARC/SUN III - use MAKE with MAKEFILE.UX
  37.         3.      Ultrix under DecStation 3000/4000 - use MAKE with MAKEFILE.UX
  38.  
  39.  
  40. WHAT IS Bptrain and Bprecog?
  41. Bptrain is a program to let you create your Neural Net with desired topology
  42. (subject to some limitations, see CONSTRAINTS) and you may train this NN with
  43. back propagation algorithm found in the REFERENCE.
  44.  
  45. Bprecog is a program to let you create the NN that could read back the
  46. stablized weights generated from Bptrain and use these weights to recognize
  47. some new or old patterns.
  48.  
  49.  
  50. HOW TO USE?
  51. Step 1:        Define a training file, specifying all input patterns
  52.                 and expected output.
  53.                 For example, if your input is 2 units and output 1 unit,
  54.                 and you have 4 patterns to train, (See DEMO1.TRN)
  55.                 you write:
  56.                         +-+----------- input
  57.             0 0  0
  58.             0 1  1
  59.             1 0  1
  60.             1 1  0
  61.                              +-------- output
  62.  
  63.                 NOTE: all the input/output values must be normalized.
  64.                 That is, they should be within the range of 0 to 1.
  65.  
  66. Step 2:        Define a recognizing file, containing another set of
  67.                 input patterns which you would like to recognize.
  68.                 For example, if after Step 1 you would like your NN to
  69.                 recognize 1 0 and 0.99 0.02, (See DEMO1.RGN)
  70.                 you write:
  71.                         +-+----------- input
  72.                         1 0
  73.                         0.99 0.02
  74.  
  75. Step 3:         Configure your NN topology by specifying it to BOTH
  76.                 BPTRAIN and BPRECOG. (See DEMO1.BAT)
  77.  
  78. Step 4:         After BPTRAIN, it will output a DUMP file which contains
  79.                 the adapted weights for the NN. Run BPRECOG afterwards and
  80.                 it will output a OUT file (you may specify its name) which
  81.                 contains the result of the recognizing file. For example,
  82.                 the result from DEMO1.RGN may become:
  83.  
  84.                         0.9965    (very close to 1)
  85.                         0.0013    (very close to 0)
  86.  
  87. Please refer to the two demostration file DEMO1.BAT and DEMO2.BAT.
  88.  
  89. NOTE: in v1.32u I have introduced the response file feature.  Please refer
  90.       to the files *.rsp together with the .bat files for details.  Also
  91.       please note that in the response file '//' is treated as comments at
  92.       the beginning of non-space characters in each line. 
  93.  
  94.  
  95. CONSTRAINTS
  96. - The Neural Net (NN) created is fully connected.
  97.  
  98. REFERENCE
  99. "Learning Internal Representations by Error Propagation", D.E.Rumelhart.,
  100. G.E.Hinton., and R.J.Williams, Chapter 8 of Parallel Distributed Processing,
  101. Vol 1., MIT Press, Cambridge, Massachusetts.
  102.  
  103. "An Adaptive Training Algorithm for Back Propagation Networks", L.W.Chan.,
  104. and F.Fallside. Computer Speech and Language (1987) 2, pp.205-218.
  105.  
  106. AUTHOR
  107. All the sources are written by Patrick KO Shu Pui
  108. SysOp of BiG Programming Club (6:700/132, fidonet)
  109.  
  110. ===============================================================================
  111. AUTHORIZATION NOTICE
  112.  
  113. This C source package BPNN132U.ZIP is FREE for ACADEMIC purpose only.
  114.  
  115. For COMMERCIAL usage, authorization is required from the author. Please
  116. contact the author via any channel stated above.
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  118.  
  119.