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UNIVERSITA' DEGLI STUDI DI PAVIA - Robotica

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B.5 neural<br />

permette di sbloccare il ciclo di attesa via software, senza premere alcun<br />

tasto. E’ utile per terminare i moduli esecutivi in modo automatico senza<br />

richiedere l’intervento dell’utente.<br />

neural.h e neural.c contengono il codice relativo alla gestione dei una rete<br />

neurale error back-propagation. Dati i particolari accorgimenti utilizzati per<br />

sviluppare la libreria, questa permette di utilizzare più di una rete neurale<br />

all’interno del medesimo programma, ciascuna completamente indipendente dalle<br />

altre. La struttura e le tecniche implementative della libreria sono spiegate in<br />

dettaglio al paragrafo 5.6.5.<br />

• MAX_N_L1<br />

MAX_N_L2<br />

MAX_N_L3<br />

dimensioni massime, in numero di neuroni, dei 3 layer standard della<br />

rete neurale. Questi valori sono utilizzati per dimensionare gli array<br />

statici che contengono i pesi e le soglie della rete.<br />

• MAX_N_TS<br />

è la dimensione massima del generico training set: una struttura di tipo<br />

training set non può contenere più di MAX_N_TS training sample.<br />

• DEFAULT_NET<br />

• DEFAULT_TSET<br />

costanti usate per inizializzare staticamente le strutture di tipo TSET e<br />

NET. Vanno assegnate in fase di dichiarazione delle strutture stesse.<br />

• TTrainingSample<br />

struttura che incapsula le caratteristiche del singolo training sample, il<br />

componente minimo di un training set, validation set, o test set. Il<br />

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