home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ ProfitPress Mega CDROM2 …eeware (MSDOS)(1992)(Eng) / ProfitPress-MegaCDROM2.B6I / PROG / MISC / NETSTUFF.ZIP / READ.ME < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1991-02-27  |  3.8 KB  |  78 lines
  1. This diskette contains several files which are examples of neural
  2. networks.  All examples have been placed in the public domain.  
  3. The diskette is free, with my only benefit being the opportunity
  4. to advertise my book, A Practical Guide to Neural Networks, by  
  5. Nelson and Illingworth, published by Addison-Wesley in late 1990.
  6.  
  7.   
  8. Diskette contents are:  
  9.   
  10.    TSP : This is the familiar Traveling Salesperson Problem, 
  11.          written in Pascal, and made available by AI Expert 
  12.          Magazine (along with several other AI programs from a 
  13.          diskette called "AI Sampler").  Authors are Bill and Bev
  14.          Thompson of Knowledge Garden Inc.  
  15.  
  16.          Use the space bar to exit when tired of the iterations.
  17.          Additional documentation exists in the source code file.
  18.  
  19.   
  20.    HAM : A C language net example created by David Leasure.  This
  21.          routine is a hamming classification network described in
  22.          IEEE ASSP April 1987 by Richard P. Lippmann, pg. 9.  It
  23.          examines an input 5 x 7 pattern for closest match with 
  24.          its given set of exemplars (representations of 0 - 9). 
  25.          Leasure has made a couple of modifications, which he   
  26.          documents in the source code, and notes some  
  27.          inefficiencies.  I have compiled the original source so
  28.          both the .c and .exe files appear here.  
  29.   
  30.   HAMX : A modification of the above by M. Nelson to allow for  
  31.          greater interactivity.  A data filename may be passed in
  32.          on the command line (use files ham1.dat, ham2.dat,  
  33.          ham3.dat).  Or, if no file is passed in, the user is  
  34.          prompted through the creation of their own 5 x 7 matrix
  35.          for a possible numeral representation to be recognized by
  36.          the net, and then given an opportunity to save the pattern
  37.          which they have just created.  
  38.   
  39.          Although Lippmann says the net should always converge, the
  40.          representation created by Leasure is not always able to
  41.          select a winner (try ham3.dat, for example).  
  42.   
  43.  DELTA : This C language code appears in Appendix A of the book 
  44.          Adaptive Pattern Recognition and Neural Networks, by 
  45.          Yoh-Han Pao.  He calls the program "A Generalized Delta
  46.          Rule (GDR) Net Program for Supervised Learning."  The 
  47.          program provides code in support of the following tasks:
  48.  
  49.            1.  Specify net architecture 
  50.  
  51.            2.  Learn weights and thresholds with use of training
  52.                set patterns. 
  53.  
  54.            3.  Use net to obtain output values for new patterns,
  55.                either for classification purposes or for estimation
  56.                of values of associated attributes. 
  57.            
  58.          I have typed the code in almost exactly as it appears, 
  59.          correcting for one obvious error and occasionally changing
  60.          the printf() statements slightly.  In addition, my version
  61.          decreases the size of some of the defined constants in 
  62.          order to fit within the memory constraints of my machine.
  63.          This program does write to a couple of extra files, so be
  64.          sure space is available.
  65.  
  66.          I compiled it under Microsoft QuickC 2.0, and both the 
  67.          source and .exe file are included here.  It was a lot of
  68.          typing--hope I got it all correct.  The "scenario" file
  69.          gives a sample run and shows how to use the program.  
  70.        
  71.          (Note:  Appendix B in the same book gives C source for an
  72.          unsupervised learning program based on discovery of 
  73.          cluster structure.) 
  74.   
  75.                               Marilyn M. Nelson  
  76.                               Associated Consultants  
  77.                               1046 CR 500  
  78.                               Bayfield, CO 81122