The documentation of “machine_learning/initialize.h”

machine_learning/initialize.h マニュアル

(The documentation of machine_learning/initialize.h)

Last Update: 2024/10/10

machine_learning/initialize.hでは機械学習における様々な初期化や初期設定を行う関数が定義されている。このヘッダファイル内で定義されている関数を以下に示す。各関数の詳細は関数名をクリックしてリンク先を参照のこと。
Functions to conduct various initializations and initial settings for a machine learning are defined in machine_learning/initialize.h. Functions defined in this header file are listed below. For details of individual functions, click the links.

関数名 Function name	機能・用途 Purpose
ML_get_W_memory	モデルパラメータ\(W_{j,i}^{(m)}\)の動的メモリを確保する。 Allocate dynamic memories for model parameters \(W_{j,i}^{(m)}\).
ML_get_xy_memory	教師データにおける各層の変数\(x_i^{(m,n)}\)とその線形結合\(y_j^{(m,n)}\)の動的メモリを確保する。 Allocate dynamic memories for the values of variables \(x_i^{(m,n)}\) and their linear combinations \(y_j^{(m,n)}\) of the teaching data in all the layers.
ML_get_Ej_memory 【マニュアル改訂中につき非公開】 [Documentation is not open as it is under revision]	交差エントロピー誤差の微分の計算に登場する\(E_j^{(m,n)}\) の動的メモリを確保する。 Allocate dynamic memories for \(E_j^{(m,n)}\) which appears in the formula of the derivative of the cross entropy error.
ML_initialize_W_uniform 【マニュアル改訂中につき非公開】 [Documentation is not open as it is under revision]	一様分布を用いてモデルパラメータ\(W_{j,i}^{(m)}\)の初期化を行う。 Initialize model parameters \(W_{j,i}^{(m)}\) using an uniform distribution.
ML_initialize_W_gaussian 【マニュアル改訂中につき非公開】 [Documentation is not open as it is under revision]	ガウス分布を用いてモデルパラメータ\(W_{j,i}^{(m)}\)の初期化を行う。 Initialize model parameters \(W_{j,i}^{(m)}\) using a Gaussian distribution.
ML_normalize_variables 【マニュアル改訂中につき非公開】 [Documentation is not open as it is under revision]	教師データにおける入力変数の値を指定した範囲になるように規格化する。 Normalize the values of input variables of teaching data to a given range.
ML_class_to_1ofK 【マニュアル改訂中につき非公開】 [Documentation is not open as it is under revision]	教師データにおける分類クラスを1-of-K表現に直す。 Arrange the information of the classes of the teaching data to 1-of-K representation.
ML_free_memories_W 【マニュアル改訂中につき非公開】 [Documentation is not open as it is under revision]	モデルパラメータ\(W_{j,i}^{(m)}\)の動的メモリを解放する。 Release dynamic memories for the model parameters \(W_{j,i}^{(m)}\).
ML_free_memories_xy 【マニュアル改訂中につき非公開】 [Documentation is not open as it is under revision]	教師データにおける各層の変数\(x_i^{(m,n)}\)とその線形結合\(y_j^{(m,n)}\)の値が格納されている配列の動的メモリを解放する。 Release dynamic memories of arrays in which the values of variables \(x_i^{(m,n)}\) and their linear combinations \(y_j^{(m,n)}\) of the teaching data in all the layers are stored.