octave_packages/nnet-0.1.13/__calcperf.m

   1 ## Copyright (C) 2006 Michel D. Schmid    <email: michaelschmid@users.sourceforge.net>
   2 ##
   3 ##
   4 ## This program is free software; you can redistribute it and/or modify it
   5 ## under the terms of the GNU General Public License as published by
   6 ## the Free Software Foundation; either version 2, or (at your option)
   7 ## any later version.
   8 ##
   9 ## This program is distributed in the hope that it will be useful, but
  10 ## WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  11 ## MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
  12 ## General Public License for more details.
  13 ##
  14 ## You should have received a copy of the GNU General Public License
  15 ## along with this program; see the file COPYING.  If not, see
  16 ## <http://www.gnu.org/licenses/>.
  17
  18 ## -*- texinfo -*-
  19 ## @deftypefn {Function File} {}[@var{perf}, @var{Ee}, @var{Aa}, @var{Nn}] = __calcperf (@var{net},@var{xx},@var{Im},@var{Tt})
  20 ## @code{__calcperf} calculates the performance of a multi-layer neural network.
  21 ## PLEASE DON'T USE IT ELSEWHERE, it proparly won't work.
  22 ## @end deftypefn
  23
  24 ## Author: Michel D. Schmid
  25
  26
  27 function [perf,Ee,Aa,Nn] = __calcperf(net,xx,Im,Tt)
  28
  29   ## comment:
  30   ## perf, net performance.. from input to output through the hidden layers
  31   ## Aa, output values of the hidden and last layer (output layer)
  32   ## is used for NEWFF network types
  33
  34   ## calculate bias terms
  35   ## must have the same number of columns like the input matrix Im
  36   [nRows, nColumns] = size(Im);
  37   Btemp = cell(net.numLayers,1); # Btemp: bias matrix
  38   ones1xQ = ones(1,nColumns);
  39   for i= 1:net.numLayers
  40     Btemp{i} = net.b{i}(:,ones1xQ);
  41   endfor
  42
  43   ## shortcuts
  44   IWtemp = cell(net.numLayers,net.numInputs,1);# IW: input weights ...
  45   LWtemp = cell(net.numLayers,net.numLayers,1);# LW: layer weights ...
  46   Aa = cell(net.numLayers,1);# Outputs hidden and output layer
  47   Nn = cell(net.numLayers,1);# outputs before the transfer function
  48   IW = net.IW; # input weights
  49   LW = net.LW; # layer weights
  50
  51   ## calculate the whole network till outputs are reached...
  52   for iLayers = 1:net.numLayers
  53
  54     ## calculate first input weights to weighted inputs..
  55     ## this can be done with matrix calculation...
  56     ## called "dotprod"
  57     ## to do this, there must be a special matrix ...
  58     ## e.g.  IW = [1 2 3 4 5; 6 7 8 9 10] * [ 1 2 3; 4 5 6; 7 8 9; 10 11 12; 1 2 3];
  59     if (iLayers==1)
  60       IWtemp{iLayers,1} = IW{iLayers,1} * Im;
  61       onlyTempVar = [IWtemp(iLayers,1) Btemp(iLayers)];
  62     else
  63       IWtemp{iLayers,1} = [];
  64     endif
  65
  66     ## now calculate layer weights to weighted layer outputs
  67     if (iLayers>1)
  68       Ad = Aa{iLayers-1,1};
  69       LWtemp{iLayers,1} = LW{iLayers,iLayers-1} * Ad;
  70       onlyTempVar = [LWtemp(iLayers,1) Btemp(iLayers)];
  71     else
  72       LWtemp{iLayers,1} = [];
  73     endif
  74
  75     Nn{iLayers,1} = onlyTempVar{1};
  76     for k=2:length(onlyTempVar)
  77       Nn{iLayers,1} = Nn{iLayers,1} + onlyTempVar{k};
  78     endfor
  79
  80     ## now calculate with the transfer functions the layer output
  81     switch net.layers{iLayers}.transferFcn
  82     case "purelin"
  83       Aa{iLayers,1} = purelin(Nn{iLayers,1});
  84     case "tansig"
  85       Aa{iLayers,1} = tansig(Nn{iLayers,1});
  86     case "logsig"
  87       Aa{iLayers,1} = logsig(Nn{iLayers,1});
  88     otherwise
  89       error(["Transfer function: " net.layers{iLayers}.transferFcn " doesn't exist!"])
  90     endswitch
  91
  92   endfor  # iLayers = 1:net.numLayers
  93
  94   ## now calc network error
  95   Ee = cell(net.numLayers,1);
  96
  97   for i=net.numLayers
  98     Ee{i,1} = Tt{i,1} - Aa{i,1};# Tt: target
  99     # Ee will be the error vector cell array
 100   endfor
 101
 102   ## now calc network performance
 103   switch(net.performFcn)
 104   case "mse"
 105     perf = __mse(Ee);
 106   otherwise
 107     error("for performance functions, only mse is currently valid!")
 108   endswitch
 109
 110 endfunction