ClassificationNeuralNetwork预测
库:
统计和机器学习工具箱/分类
描述
的ClassificationNeuralNetwork预测块分类的观察使用神经网络分类对象(ClassificationNeuralNetwork或CompactClassificationNeuralNetwork)多类分类。
一个训练有素的分类对象导入到块通过指定工作空间变量的名称包含对象。输入端口x收到一个观察(预测数据),输出端口标签返回一个预测类标签的观察。您可以添加可选的输出端口分数,它返回预测类分数或后验概率。
港口
输入
输出
参数
主要
数据类型
定点操作参数指定的数据类型标签输出。指定的类型可以被继承,作为枚举数据类型,或表示为一个数据类型对象等金宝appSimulink.NumericType。
支持的数金宝app据类型取决于指定的模型中使用的标签选择训练的机器学习模型。
如果模型使用数字或逻辑标签,所支持的数据类型金宝app
通过反向传播继承:继承(默认),双,单,一半,int8,uint8,int16,uint16,int32,uint32,int64,uint64,布尔、不动点和一个数据类型对象。如果模型使用非数字标签,所支持的数据类型金宝app
继承:汽车(默认),枚举:<类名>和一个数据类型对象。
当您选择一个继承的选择,软件表现如下:
通过反向传播继承:继承(默认为数字和逻辑标签)模型金宝app®自动确定标签数据类型在数据块类型的传播(见数据类型传播(金宝app模型))。在这种情况下,使用数据块类型的下游信号块或对象。继承:汽车(默认值为非数字标签)——块使用autodefined枚举数据类型变量。例如,假设工作区指定的变量名选择训练的机器学习模型是myMdl和类标签类1和二班。然后,相应的标签值是myMdl_enumLabels.class_1和myMdl_enumLabels.class_2。块转换类标签,有效的利用MATLAB标识matlab.lang.makeValidName函数。
关于数据类型的更多信息,请参阅控制信号的数据类型(金宝app模型)。
单击显示数据类型的助理按钮
来显示数据类型的助理帮助你设置数据类型属性。有关更多信息,请参见使用数据类型指定数据类型的助理(金宝app模型)。
编程使用
块参数:LabelDataTypeStr |
| 类型:特征向量 |
值:通过反向传播继承:继承的|“继承:汽车”|“双”|“单一”|“一半”|“int8”|“uint8”|“int16”|“uint16”|“int32”|“uint32”|“int64”|“uint64”|“布尔”|“fixdt (16)”|“fixdt(0) 1, 16日”|“fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)”|“枚举:<类名>”|<数据类型表达式>的 |
默认的:通过反向传播继承:继承的(数字和逻辑标签)|“继承:汽车”(非数字标签) |
指定的数据类型分数输出。直接指定的类型可以被继承,或者表示为一个数据类型对象等金宝appSimulink.NumericType。
当您选择继承:汽车块使用规则,继承了一个数据类型。
关于数据类型的更多信息,请参阅控制信号的数据类型(金宝app模型)。
单击显示数据类型的助理按钮来显示数据类型的助理帮助你设置数据类型属性。有关更多信息,请参见使用数据类型指定数据类型的助理(金宝app模型)。
编程使用
块参数:ScoreDataTypeStr |
| 类型:特征向量 |
值:“继承:汽车”|“双”|“单一”|“一半”|“int8”|“uint8”|“int16”|“uint16”|“int32”|“uint32”|“int64”|“uint64”|“布尔”|“fixdt (16)”|“fixdt(0) 1, 16日”|“fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)”|<数据类型表达式>的 |
默认的:“继承:汽车” |
指定数据类型的内部untransformed分数。直接指定的类型可以被继承,或者表示为一个数据类型对象等金宝appSimulink.NumericType。
当您选择继承:汽车块使用规则,继承了一个数据类型。
关于数据类型的更多信息,请参阅控制信号的数据类型(金宝app模型)。
单击显示数据类型的助理按钮来显示数据类型的助理帮助你设置数据类型属性。有关更多信息,请参见使用数据类型指定数据类型的助理(金宝app模型)。
依赖关系
您可以指定该参数只有在指定的模型选择训练的机器学习模型使用一个分数以外的转换“没有”(默认,一样“身份”)。
如果模型不使用分数转换(
“没有”或“身份”),那么您可以指定数据类型使用分数数据类型。如果模型使用一个分数以外的转换
“没有”或“身份”,那么您可以指定的数据类型untransformed原始分数通过使用该参数。指定的数据类型转换分数,使用分数数据类型。
你可以改变通过指定分数转换选项ScoreTransform名称-值参数在训练,或通过改变ScoreTransform培训后财产。
编程使用
块参数:RawScoreDataTypeStr |
| 类型:特征向量 |
值:“继承:汽车”|“双”|“单一”|“一半”|“int8”|“uint8”|“int16”|“uint16”|“int32”|“uint32”|“int64”|“uint64”|“布尔”|“fixdt (16)”|“fixdt(0) 1, 16日”|“fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)”|<数据类型表达式>的 |
默认的:“继承:汽车” |
输出层的数据类型- - - - - -最终完全连接层的数据类型
继承:继承通过内部规则(默认)|双|单|一半|int8|uint8|int16|uint16|int32|uint32|int64|uint64|布尔|fixdt (16)|fixdt (1 16 0)|fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)|<数据类型>表达
指定数据类型为输出层。直接指定的类型可以被继承,或者表示为一个数据类型对象等金宝appSimulink.NumericType。
当您选择继承:继承通过内部规则、块使用内部规则来确定输出数据类型。内部规则选择一个数据类型,优化数值精度,性能,和生成的代码大小,同时考虑到嵌入式目标硬件的特性。软件不能总是同时优化效率和数值精度。
关于数据类型的更多信息,请参阅控制信号的数据类型(金宝app模型)。
单击显示数据类型的助理按钮来显示数据类型的助理帮助你设置数据类型属性。有关更多信息,请参见使用数据类型指定数据类型的助理(金宝app模型)。
编程使用
块参数:OutputLayerDataTypeStr |
| 类型:特征向量 |
值:“继承:继承通过内部规则”|“双”|“单一”|“一半”|“int8”|“uint8”|“int16”|“uint16”|“int32”|“uint32”|“int64”|“uint64”|“布尔”|“fixdt (16)”|“fixdt(0) 1, 16日”|“fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)”|<数据类型表达式>的 |
默认的:“继承:继承通过内部规则” |
输出层最低- - - - - -最小值为最终完全连接层
[](默认)|标量
指定的低价值输出层的内部变量范围检查仿真软件。金宝app
金宝app仿真软件使用最小值来执行:
(见参数范围检查一些块为块参数指定最小值和最大值(金宝app模型))。
定点的自动扩展数据类型。
优化的代码生成模型。这种优化可以删除算法代码和影响结果的仿真模式,如software-in-the-loop (SIL)模式或外部模式。有关更多信息,请参见优化使用指定的最小和最大值(嵌入式编码)。
请注意
的输出层最低参数不饱和或剪辑输出层值信号。
编程使用
块参数:OutputLayerOutMin |
| 类型:特征向量 |
值:“[]”|标量 |
默认的:“[]” |
输出层最大- - - - - -最大值为最终完全连接层
[](默认)|标量
指定的输出层的内部变量的值范围检查仿真软件。金宝app
金宝app仿真软件使用最大值来执行:
(见参数范围检查一些块为块参数指定最小值和最大值(金宝app模型))。
定点的自动扩展数据类型。
优化的代码生成模型。这种优化可以删除算法代码和影响结果的仿真模式,如硅或外部模式。有关更多信息,请参见优化使用指定的最小和最大值(嵌入式编码)。
请注意
的输出层最大参数不饱和或剪辑输出层值信号。
编程使用
块参数:OutputLayerOutMax |
| 类型:特征向量 |
值:“[]”|标量 |
默认的:“[]” |
图层1数据类型- - - - - -第一个完全连接层的数据类型
继承:继承通过内部规则(默认)|双|单|一半|int8|uint8|int16|uint16|int32|uint32|int64|uint64|布尔|fixdt (16)|fixdt (1 16 0)|fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)|<数据类型>表达
为第一层指定的数据类型。直接指定的类型可以被继承,或者表示为一个数据类型对象等金宝appSimulink.NumericType。
当您选择继承:继承通过内部规则,使用一个内部规则来确定数据块类型。内部规则选择一个数据类型,优化数值精度,性能,和生成的代码大小,同时考虑到嵌入式目标硬件的特性。软件不能总是同时优化效率和数值精度。
关于数据类型的更多信息,请参阅控制信号的数据类型(金宝app模型)。
单击显示数据类型的助理按钮来显示数据类型的助理帮助你设置数据类型属性。有关更多信息,请参见使用数据类型指定数据类型的助理(金宝app模型)。
提示
经过训练的神经网络可以有不止一个完全连接层,不包括输出层。
您可以指定数据类型为每个单独的层第十层。指定数据类型n层数据类型每一层。第一层是数据类型图层1数据类型第二层是数据类型的第二层数据类型,等等。
您可以指定数据类型为11层k,在那里k总层数,通过使用数据类型附加层(s)数据类型。的块参数为附加层(s)数据类型是
Layer11DataTypeStr。的数据类型n层数据类型和附加层(s)数据类型可以被继承,直接指定,或表示为一个数据类型对象如
金宝appSimulink.NumericType。这些数据类型支持相同的值金宝app图层1数据类型。
编程使用
块参数:Layer1DataTypeStr |
| 类型:特征向量 |
值:“继承:继承通过内部规则”|“双”|“单一”|“一半”|“int8”|“uint8”|“int16”|“uint16”|“int32”|“uint32”|“int64”|“uint64”|“布尔”|“fixdt (16)”|“fixdt(0) 1, 16日”|“fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)”|<数据类型表达式>的 |
默认的:“继承:继承通过内部规则” |
图层1最低- - - - - -最小值为第一个完全连接层
[](默认)|标量
指定第一层的低价值的内部变量范围检查仿真软件。金宝app
金宝app仿真软件使用最小值来执行:
(见参数范围检查一些块为块参数指定最小值和最大值(金宝app模型))。
定点的自动扩展数据类型。
优化的代码生成模型。这种优化可以删除算法代码和影响结果的仿真模式,如software-in-the-loop (SIL)模式或外部模式。有关更多信息,请参见优化使用指定的最小和最大值(嵌入式编码)。
请注意
的图层1最低参数不饱和或剪辑第一层值信号。
提示
经过训练的神经网络可以有不止一个完全连接层,不包括输出层。
您可以指定每个层的低价值的内部变量范围由仿真软件检查第十层。金宝app指定较低的值n层最低每一层。第一层是最小值图层1最低,第二层的最小值2层最低,等等。
您可以指定11层的低价值k,在那里k总层数,通过使用附加层(s)最小。的块参数为附加层(s)最小是
Layer11OutMin。n层最低和附加层(s)最小金宝app支持相同的值图层1最低。
编程使用
块参数:Layer1OutMin |
| 类型:特征向量 |
值:“[]”|标量 |
默认的:“[]” |
图层1最大- - - - - -最大值为第一个完全连接层
[](默认)|标量
指定上第一层的内部变量的值范围检查仿真软件。金宝app
金宝app仿真软件使用最大值来执行:
(见参数范围检查一些块为块参数指定最小值和最大值(金宝app模型))。
定点的自动扩展数据类型。
优化的代码生成模型。这种优化可以删除算法代码和影响结果的仿真模式,如硅或外部模式。有关更多信息,请参见优化使用指定的最小和最大值(嵌入式编码)。
请注意
的图层1最大参数不饱和或剪辑第一层值信号。
提示
经过训练的神经网络可以有不止一个完全连接层,不包括输出层。
您可以指定上每层的内部变量的值范围由仿真软件检查第十层。金宝app指定上值n层最大每一层。第一层的最大价值图层1最大,第二层的最大值2层最大,等等。
您可以指定为11层上面的价值k,在那里k总层数,通过使用附加层(s)最大值。的块参数为附加层(s)最大值是
Layer11OutMax。n层最大和附加层(s)最大值金宝app支持相同的值图层1最大。
编程使用
块参数:Layer1OutMax |
| 类型:特征向量 |
值:“[]”|标量 |
默认的:“[]” |
块特征
数据类型 |
|
直接引线 |
|
多维信号 |
|
适应信号 |
|
讨论二阶导数过零检测 |
|
选择功能
您可以使用MATLAB的功能块预测目标函数的神经网络分类对象(ClassificationNeuralNetwork或CompactClassificationNeuralNetwork)。例如,看到的预测类标签使用MATLAB函数块。
在决定是否使用ClassificationNeuralNetwork预测块的统计和机器学习工具箱™库或MATLAB函数块预测函数,考虑以下:
如果你使用统计和机器学习工具库,您可以使用定点的工具(定点设计师)一个浮点模型转换为定点。
金宝app支持适应可变数组必须启用的MATLAB函数块
预测函数。如果使用MATLAB功能块,您可以使用MATLAB函数之前或之后预处理或后处理预测在同一MATLAB功能块。
扩展功能
版本历史
介绍了R2021b
