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有状态的分类

使用递归神经网络训练的深度学习分类数据

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  • 库:

  • 深度学习神经网络工具箱/深

  • 有状态分类块

描述

的有状态的分类块预测类标签的数据在指定的输入使用递归神经网络训练通过块参数。这个块允许加载pretrained网络仿真软件金宝app®从MAT-file或MATLAB模型®函数。这个街区更新网络状态的预测落空。

递归神经网络的状态重置为其初始状态,放置有状态的分类块内复位子系统(金宝app模型)块并使用重置控制信号触发。

限制

的有状态的分类块不支持MAT-file日志记金宝app录。

港口

输入

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输入的格式取决于类型的数据。

输入 描述
向量序列 c——- - - - - -年代矩阵,c的特征序列的数量和吗年代是序列长度。
二维图像序列 h——- - - - - -w——- - - - - -c——- - - - - -年代数组,h,w,c对应的高度、宽度和通道的图像,分别年代是序列长度。

输出

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预测类标签与得分最高的,作为一个返回N标签1列举向量,N是观测的数量。

预测分数,作为一个返回N——- - - - - -K矩阵,N是观测的数量,和K类的数量。

标签与预测分数,作为一个返回N——- - - - - -K矩阵,N是观测的数量,和K类的数量。

参数

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指定源递归神经网络的训练。必须至少有一个反复训练网络层(例如,一个LSTM网络)。选择下列之一:

  • 网络从MAT-file-从MAT-file导入一个递归神经网络训练出一个包含一个SeriesNetwork,DAGNetwork,或dlnetwork对象。

  • 网络从MATLAB函数递归神经网络——进口pretrained从MATLAB函数。

编程使用

块参数:网络
类型:特征向量,字符串
价值观:“网络从MAT-file”|“网络从MATLAB函数”
默认值:“网络从MAT-file”

该参数指定的名称包含递归神经网络训练MAT-file加载。如果文件不是MATLAB路径,使用浏览按钮来定位文件。

依赖关系

要启用该参数,设置网络参数网络从MAT-file。

编程使用

块参数:NetworkFilePath
类型:特征向量,字符串
价值观:MAT-file路径或名称
默认值:“untitled.mat”

该参数指定的名称的MATLAB函数pretrained复发性神经网络。

依赖关系

要启用该参数,设置网络参数网络从MATLAB函数。

编程使用

块参数:NetworkFunction
类型:特征向量,字符串
价值观:MATLAB函数名
默认值:“无题”

的样品时间参数指定当块计算一个新的输出值在模拟。有关详细信息,请参见指定样品时间(金宝app模型)。

指定样品时间参数作为标量当你不希望输出时间偏移量。时间偏移量添加到输出,指定样品时间参数作为一个1——- - - - - -2向量的第一个元素是采样周期,第二个元素是偏移量。

默认情况下,样品时间参数值是1继承的值。

编程使用

块参数:SampleTime
类型:特征向量
价值观:标量|向量
默认值:' 1 '

使输出端口ypred输出与得分最高的标签。

编程使用

块参数:分类
类型:特征向量,字符串
价值观:“关闭”|“上”
默认值:“上”

使输出端口分数和标签输出所有预测成绩和相关的类标签。

编程使用

块参数:预测
类型:特征向量,字符串
价值观:“关闭”|“上”
默认值:“关闭”

模型的例子

在仿真软件进行分类和更新网络状态金宝app

在仿真软件进行分类和更新网络状态金宝app

分类数据的递归神经网络训练仿真软件®使用金宝app有状态的分类块。这个示例使用pretrained长短期记忆(LSTM)网络。
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版本历史

介绍了R2021a

另请参阅

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