octave_packages/nnet-0.1.13/sim.m

   1 ## Copyright (C) 2006 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{netoutput} =} sim (@var{net}, @var{mInput})
  20 ## @code{sim} is usuable to simulate a before defined neural network.
  21 ## @code{net} is created with newff(@dots{}) and @var{mInput} should be the
  22 ## corresponding input data set!
  23 ## @end deftypefn
  24
  25 ## Author: Michel D. Schmid
  26
  27
  28 ## Comments: see in "A neural network toolbox for Octave User's Guide" [4]
  29 ##  for variable naming... there have inputs or targets only one letter,
  30 ## e.g. for inputs is written P. To write a program, this is stupid, you can't
  31 ##  search for 1 letter variable... that's why it is written here like Pp, or Tt
  32 ## instead only P or T.
  33
  34 function [netoutput] = sim(net,mInput)
  35
  36   ## check range of input arguments
  37   error(nargchk(2,2,nargin))
  38
  39   ## check input args
  40   ## check "net", must be a net structure
  41   if !__checknetstruct(net)
  42     error("Structure doesn't seem to be a neural network")
  43   endif
  44   ## check "mInput", must have defined size
  45   [nRows, nColumns] = size(mInput);
  46   if (nRows != net.inputs{1}.size)
  47     error(["Simulation input data must have: " num2str(net.inputs{1}.size) " rows."])
  48   endif
  49
  50   ## first get weights...
  51   IW = net.IW{1};
  52   b1 = net.b{1};
  53   b1 = repmat(b1,1,size(mInput,2));
  54   nLoops = net.numLayers;
  55   for i=1:nLoops
  56
  57     trf = net.layers{i}.transferFcn;
  58     ## calculate the outputs for each layer from input to output
  59
  60     if i==1
  61       Nn{i,1} = IW*mInput + b1;
  62     else
  63       LWx = net.LW{i,i-1};
  64       bx = net.b{i};
  65       bx = repmat(bx,1,size(Aa{i-1,1},2));
  66       Nn{i,1} = LWx*Aa{i-1,1} + bx;
  67     endif
  68
  69     switch(trf)
  70       case "tansig"
  71         Aa{i,1} = tansig(Nn{i,1});
  72       case "purelin"
  73         Aa{i,1} = purelin(Nn{i,1});
  74       case "logsig"
  75         Aa{i,1} = logsig(Nn{i,1});
  76       otherwise
  77         error(["sim:Unknown transfer fucntion: " trf "!"]);
  78     endswitch
  79   endfor
  80
  81   netoutput = Aa{i,1};
  82
  83 endfunction
  84