octave_packages/nnet-0.1.13/__init.m

   1 ## Copyright (C) 2005 Michel D. Schmid  <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{net} = __init (@var{net})
  20 ## @code{__init} initializes a neural network. This will be done
  21 ## with the function @code{rand} from octave.
  22 ##
  23 ## @example
  24 ## net = __init(net);
  25 ## @end example
  26 ##
  27 ## This function takes the octave function "rand" to init the
  28 ## neural network weights.
  29 ##
  30 ## @noindent
  31 ## @end deftypefn
  32
  33
  34 ## Author: Michel D. Schmid
  35
  36 function net=__init(net)
  37
  38   ## check number of inputs
  39   error(nargchk(1,1,nargin));
  40
  41   ## check input
  42   if ( !__checknetstruct(net) )
  43     error("__init: wrong argument type, must be a structure!");
  44   endif
  45
  46
  47   if (strcmp(net.networkType,"newff"))
  48
  49     ## init with random numbers between +-1
  50     ## input weight layer
  51     mRand = rand(net.layers{1}.size,net.inputs{1}.size);
  52     net.IW{1} = mRand*2-1;
  53
  54     ## hidden layers
  55     nLayers = net.numLayers;
  56     for i=2:nLayers
  57       mRand = rand(net.layers{i}.size,net.layers{i-1}.size);
  58       net.LW{i,i-1} = mRand*2-1;
  59     endfor
  60     for i=1:nLayers
  61       mRand = rand(net.biases{i}.size,1);
  62       net.b{i} = mRand*2-1;
  63     endfor
  64   elseif (strcmp(net.networkType,"newp"))
  65
  66     ## init with zeros
  67     inputRows = size(net.inputs{1,1}.range,1);
  68     net.IW{1} = zeros(inputRows,1);
  69     net.b{1} = zeros(1,1);
  70   endif
  71
  72   ## warn user of constant inputs
  73   for i=1:net.numInputs
  74     prange = net.inputs{i}.range;
  75     if (any(prange(:,1) == prange(:,2)))
  76       fprintf("\n")
  77       fprintf("** Warning in INIT\n")
  78       fprintf("** Network net.inputs{%g}.range has a row with equal min and max values.\n",i)
  79       fprintf("** Constant inputs do not provide useful information.\n")
  80       fprintf("\n")
  81     end
  82   end
  83
  84 endfunction