/**
* Обучение перцептрона
*
* @param path
* @param n - количество циклов обучения
*/
public void teach(String path, int n) {
class JPGFilter implements FilenameFilter {
public boolean accept(File dir, String name) {
return (name.endsWith(".jpg"));
}
}
// загрузка всех тестовых изображений в массив img[]
String[] list = new File(path + "/").list(new JPGFilter());
Image[] img = new Image[list.length];
MediaTracker mediaTracker = new MediaTracker(new Container());
int i = 0;
for (String s : list) {
img[i] = java.awt.Toolkit.getDefaultToolkit().createImage(path + "/" + s);
mediaTracker.addImage(img[i], 0);
try {
mediaTracker.waitForAll();
} catch (InterruptedException ex) {
Logger.getLogger(Teacher.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);
}
i++;
}
// инициализация начальных весов, если ещё не были проинициализированы
if (!perceptron.isWeightsWasInitialized()) {
perceptron.initWeights();
}
// получение пиксельных массивов каждого изображения
// и обучение n раз каждой выборке
PixelGrabber pg;
int[] pixels, x, y;
int w, h, k = 0;
while (n-- > 0) {
for (int j = 0; j < img.length; j++) {
w = img[j].getWidth(null);
h = img[j].getHeight(null);
if (w * h > perceptron.getM()) continue;
pixels = new int[w * h];
pg = new PixelGrabber(img[j], 0, 0, w, h, pixels, 0, w);
try {
pg.grabPixels();
} catch (InterruptedException ex) {
Logger.getLogger(Teacher.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);
}
// получение векторов и обучение перцептрона
x = getInVector(pixels);
y = getOutVector(Integer.parseInt(String.valueOf(list[j].charAt(0))));
perceptron.teach(x, y);
}
}
}
/**
* Генерация правильного выходного вектора
*
* @param n - цифра, в соответствии с которой нужно построить вектор, другими словами: на каком
* месте должна быть 1, остальные 0
* @return - выходной вектор для перцептрона
*/
private int[] getOutVector(int n) {
int[] y = new int[perceptron.getN()];
for (int i = 0; i < y.length; i++) {
if (i == n) y[i] = 1;
else y[i] = 0;
}
return y;
}