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resetState

신경망의상태파라미터재설정

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구문

netupdate = resetState(net)

설명

예제

netUpdated= resetState (网）은신경망의상태파라미터를재설정합니다。이함수를사용하여순환신경망(예:LSTM신경망)의상태를재설정하십시오。

예제

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라이브스크립트열기

시퀀스예측마다신경망상태를재설정합니다。

사전훈련된장단기기억(lstm)신경망JapaneseVowelsNet을불러옵니다。이것은[1]과[2]에서설명한日本元音데이터세트에서훈련된신경망입니다。이신경망은미니배치크기27을가지며시퀀스길이를기준으로정렬된시퀀스에서훈련되었습니다。

负载JapaneseVowelsNet

신경망아키텍처를@ @시합니다。

网层
ans = 5x1层数组与层:1' sequenceinput'序列输入序列输入与12维2 'lstm' lstm lstm与100个隐藏单元3 'fc'全连接9全连接层4 'softmax' softmax softmax 5 'classoutput'分类输出crossentropyex与'1'和8个其他类

테스트데이터를불러옵니다。

[XTest,YTest] =日本evowelstestdata;

시퀀스를분류하고신경망상태를업데이트합니다。이예제의결과를재현할수있도록rng를“洗牌”로설정합니다。

rng (“洗牌”) X = XTest{94};[net,label] = classifyAndUpdateState(net,X);标签
标签=分类3.

업데이트된신경망을사용하여다른시퀀스를분류합니다。

X = XTest{1};标签=分类(net,X)
标签=分类7

최종예측과참레이블을비교합니다。

trueLabel = YTest(1)
trueLabel =分类1

신경망의업데이트된상태가분류에부정적外公外公향을주었을수있습니다。신경망상태를재설정하고시퀀스에대해예측을다시수행합니다。

net = resetState(net);label = category (net,XTest{1})
标签=分类1

입력marketing수

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신경망으로，SeriesNetwork，DAGNetwork또는dlnetwork객체로지정됩니다。

resetState함수는网에상태파라미터가있는경우에만유효합니다(예:LSTM계층과같은순환계층을하나이상포함하는신경망)。입력신경망에상태파라미터가없으면함수는영향을미치지않으며입력신경망을반환합니다。

출력marketing수

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업데이트된신경망으로，입력신경망과같은유형의신경망으로반환됩니다。

resetState함수는网에상태파라미터가있는경우에만유효합니다(예:LSTM계층과같은순환계층을하나이상포함하는신경망)。입력신경망에상태파라미터가없으면함수는영향을미치지않으며입력신경망을반환합니다。

참고 문헌

[1]工藤M.，富山J.，辛波M.。“使用穿过区域的多维曲线分类”模式识别信。第20卷，11-13号，第1103-1111页。

[2] UCI机器学习库:日语元音数据集。https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Japanese+Vowels

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R2017b에개발됨

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