a set of C++ library classes
for neural networks development



Output of pnd application.

Output format of the application for training and testing Parallel Non linear Dichotomizers
The application print on standard output the following informations:
See also pnd

Example:
This example shows the output of and OPC-PND for a 6 classes classification problem:

 
OPC-PND
Number of classes = 6
Number of dichotomizers = 6
Minimum Hamming distance between codewords = 2
Dichotomizers specifications:
Number of layers: 2
Input dimension: 3
Units of the hidden layer: 7
Stop conditions:
Maximum number of iterations : 300
RMS error threshold  : 0.1
Learning algorithm: Alg. Gradient descent
Learning rate : 0.03
By pattern learning.
Dichotomizer n. 1
Iterations : 11
RMS Error: 0.09812
Dichotomizer n. 2
Iterations : 13
RMS Error: 0.09847
Dichotomizer n. 3
Iterations : 14
RMS Error: 0.09754
Dichotomizer n. 4
Iterations : 11
RMS Error: 0.0866
Dichotomizer n. 5
Iterations : 15
RMS Error: 0.09934
Dichotomizer n. 6
Iterations : 13
RMS Error: 0.09988
Confusion matrix :
  199     0     0     0     0     0 
    1   200     0     0     0     0 
    0     0   200     1     0     0 
    0     0     0   199     0     0 
    0     0     0     0   200     0 
    0     0     0     0     0   200 

PND errors:
 Number of errors : 2 : Error rate % : 0.1667 : CPU time (min.sec) : 0.24 : 

Alphabetic index Hierarchy of classes


Last Updated February 2001
For comments and suggestions mail to Giorgio Valentini