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Encoding:
Text File  |  1994-04-25  |  2.7 KB  |  119 lines
  1. =============================================================================
  2.     README file for all example files
  3. =============================================================================
  4.  
  5.  
  6. README.all        this file
  7.  
  8. art1_letters.README    ART1 letters network
  9. art1_letters.cfg
  10. art1_letters.net
  11. art1_letters.pat
  12. art1_letters3D.cfg
  13.  
  14. art2_tetra.README    ART2 network to classify the points as corners
  15. art2_tetra.cfg        \ of a tetrahedron
  16. art2_tetra.net
  17. art2_tetra_high.pat
  18. art2_tetra_low.pat
  19. art2_tetra_med.pat
  20.  
  21. artmap.README        ARTMAP letter recognition network
  22. artmap.cfg
  23. artmap.net
  24. artmap_test.pat
  25. artmap_train.pat
  26.  
  27. bdg_TDNN.README        Time-delay network (TDNN) for the recognition of the
  28. bdg_TDNN.cfg        consonants 'b', 'd', 'g'
  29. bdg_TDNN.net
  30. bdg_TDNN.pat
  31. bdg_variable.pat
  32.  
  33. default.cfg        default configuration file
  34.  
  35. eight_016.pat
  36. eight_160.pat
  37. eight_elman.README    Elman network (partially recurrent network)
  38. eight_elman.cfg
  39. eight_elman.net
  40. eight_jordan.README    rdan network (partially recurrent network)
  41. eight_jordan.cfg
  42. eight_jordan.net
  43.  
  44. encoder.README        8-3-8 encoder network
  45. encoder.cfg
  46. encoder.net
  47. encoder.pat
  48.  
  49. font.README        feedforward network which recognizes printed characters
  50. font.cfg
  51. font.net
  52. font.pat
  53.  
  54. laser.README        extended hierarchical Elman network for laser
  55. laser.cfg        \ intensity prognosis
  56. laser.net
  57. laser_1000.pat
  58. laser_999.pat
  59.  
  60. letseq.README        letter sequence prediction task 
  61. letseq_elman.cfg
  62. letseq_elman.net    Elman network for letter sequence prediction
  63. letseq_h_elm.cfg
  64. letseq_h_elm.net    hierarchical Elman network for the above
  65. letseq_test.pat
  66. letseq_train.pat
  67.  
  68. letters.README        toy letter recognition network
  69. letters.cfg
  70. letters.net
  71. letters.pat
  72. letters.res
  73. letters3D.cfg
  74. letters3D.net        toy letter recognition network with 3D display
  75.  
  76. nettalk.README        NETtalk network (lookalike)
  77. nettalk.cfg
  78. nettalk.net
  79. nettalk.pat
  80.  
  81. patmat.README        toy pattern matching network
  82. patmat.cfg
  83. patmat.net
  84. patmat.pat
  85.  
  86. snnsbat1.cfb        SNNS batch configuration file
  87. snnsbat2.cfb        SNNS batch configuration file
  88.  
  89. som_cube.README        Self-organizing map cube example
  90. som_cube.cfg
  91. som_cube.cont
  92. som_cube.net
  93. som_cube.pat
  94. som_cube_norm.pat
  95.  
  96. watch.README        example of using neural networks for image processing
  97. watch.cfg        \ (demonstrates new subpattern processing capability)
  98. watch.net
  99. watch.pat
  100. watch_2out.README    advanced example of using neural networks
  101. watch_2out.cfg        \ for image processing with sub
  102. watch_2out.net
  103. watch_2out.pat
  104. watch_edge.pgm
  105. watch_edge_invert.pgm
  106. watch_orig.pgm
  107.  
  108. xor.README        network shows how to train the XOR-problem 
  109. xor.net
  110. xor.pat
  111. xor_rec.cfg
  112. xor_rec.net        recurrent network version of the XOR-problem
  113. xor_rec1.pat
  114. xor_rec2.pat
  115.  
  116. =============================================================================
  117.     End of README file
  118. =============================================================================
  119.