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Encoding:
Text File  |  1994-04-25  |  2.9 KB  |  83 lines
  1. ************************************************************************
  2. Example: art2_tetra.xxx        ART2 tetrahedron network
  3. ************************************************************************
  4.  
  5. Problem description:
  6. ====================
  7.  
  8. The ART2 tetrahedron network shows the self-organized classification
  9. of real valued input pattern vectors by an ART2 network. The input
  10. patterns are noisy real valued coordinates of the verteces of a
  11. tetrahedron in 3D space. They should automatically be classified into
  12. four different clusters. There exist variations of the input patterns
  13. with different amount of noise added to the input patterns.
  14.  
  15. See the SNNS user manual for a more detailed description of the ART2
  16. implementation in SNNS.
  17.  
  18.  
  19. Pattern-Files:    art2_tetra.pat    
  20. ==============    art2_tetra_low.pat
  21.         art2_tetra_med.pat
  22.         art2_tetra_high.pat
  23.  
  24. All art2_tetra pattern files contain 40 input patterns with 3 real
  25. values each, describing a noisy coordinate of a vertex of the
  26. tetrahedron. The files differ by the amount of noise added to the
  27. verteces as indicated by the suffix 'low' 'med'(ium) and 'high'.
  28.  
  29.  
  30. Network-Files:    art2_tetra.net
  31. ==============
  32.  
  33. This network file contains a trained ART2 network for the tetrahedron
  34. vertex classification task described above. The standard configuration file
  35. for this network is art2_tetra.cfg
  36.  
  37. You may generate your own ART2 network with the BIGNET tool from the
  38. Info-Panel of SNNS. This automatically generates all units and the
  39. necessary connections.
  40.  
  41. Because the unit types and link structure are highly specialized in
  42. ART2 we strongly urge you only to use this tool to generate ART2
  43. networks in SNNS.
  44.  
  45.  
  46. Config-Files:    art2_tetra.cfg    (one 2D display only)
  47. =============    
  48.  
  49. The drawing of the 3D display is relatively slow for this network, so
  50. you probably want to work with the 2D display once you know how the
  51. units are connected.
  52. The 3D display is a nice example for a moderately complicated 3D
  53. network layout.
  54.  
  55.  
  56. Result-Files:    (none)
  57. =============
  58.  
  59.  
  60. Hints:
  61. ======
  62.  
  63. Read the chapter about ART2 in the SNNS manual very carefully!
  64.  
  65. Note that ART2 needs a special network initialization function 
  66.     (REMOTE panel: OPTIONS select init function: ART2_Weights).
  67. Note that there exist two different ART2 update functions: 
  68.     (REMOTE panel: OPTIONS select update function: ART2_Synchronous
  69.                         or     ART2_Stable)
  70. Note that ART2 needs a special learning function:
  71.     (REMOTE panel: OPTIONS select learning function: ART2)
  72. These should already be set when loading the example ART2 network.
  73.  
  74. You may use the ART2 learning parameters as given in the figure
  75. 'Setting the ART2 learning parameters $\rho$, a, b, c, and $\theta$.
  76.  
  77. There exists additional documentation in form of the diploma
  78. thesis of Kai-Uwe Herrmann (in German), available via anon. ftp
  79. from our public ftp server  ftp.informatik.uni-stuttgart.de  as file
  80. /pub/SNNS/NN-papers-german/herrmann_kaiuwe_DA.ps.Z
  81.  
  82. ************************************************************************
  83.