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生成模式识别网络
网= patternnet (hiddenSizes trainFcn performFcn)
例子
净= patternnet (hiddenSizes,trainFcn,performFcn)返回隐藏层大小为的模式识别神经网络hiddenSizes,训练函数,由trainFcn,和性能函数,由performFcn.
净= patternnet (hiddenSizes,trainFcn,performFcn)
净
hiddenSizes
trainFcn
performFcn
模式识别网络是一种前馈网络,经过训练可以根据目标类别对输入进行分类。模式识别网络的目标数据应该由除了元素1以外的所有零值向量组成我,在那里我是他们要代表的阶级。
我
全部折叠
这个例子展示了如何设计一个模式识别网络来分类鸢尾花。
加载训练数据。
[x, t] = iris_dataset;
构建一个尺寸为10的隐藏层的图案网络。
网= patternnet (10);
培训网络净使用训练数据。
网=火车(净,x, t);
查看训练有素的网络。
视图(净)
使用训练过的网络估计目标。
y =净(x);
评估训练网络的性能。默认的性能函数是均方误差。
穿孔=执行(净、t、y)
穿孔= 0.0302
类= vec2ind (y);
网络中隐藏层的大小,指定为行向量。向量的长度决定了网络中隐藏层的数量。
例子:例如,可以指定一个网络有3个隐藏层,其中第一个隐藏层大小为10,第二个隐藏层大小为8,第三个隐藏层大小为5,如下所示:(10、8、5)
(10、8、5)
输入和输出大小设置为零。在训练过程中,软件根据训练数据调整这些尺寸。
数据类型:单|双
单
双
“trainscg”
“trainbr”
“trainbfg”
“trainrp”
“trainlm”
训练函数名,指定为下列之一。
Levenberg-Marquardt
贝叶斯正则化
高炉煤气拟牛顿
有弹性的反向传播
按比例缩小的共轭梯度
“traincgb”
Powell/Beale restart的共轭梯度
“traincgf”
Fletcher-Powell共轭梯度
“traincgp”
Polak-Ribiere共轭梯度
“trainoss”
sec一步
“traingdx”
变量学习率梯度下降法
“traingdm”
动量梯度下降
“traingd”
梯度下降法
例子:例如,可以指定可变学习率梯度下降算法为训练算法,具体如下:“traingdx”
有关培训功能的更多信息,请参见多层浅层神经网络的训练与应用和选择多层神经网络训练函数.
数据类型:字符
字符
性能函数。默认值为“crossentropy”.
“crossentropy”
这个参数定义了用来衡量网络性能的函数。性能函数用于计算训练过程中的网络性能。
对于函数列表,在MATLAB命令窗口中输入帮助nnperformance.
帮助nnperformance
网络
模式识别神经网络,返回为网络对象。
competlayer|lvqnet|网络|nprtool|selforgmap
competlayer
lvqnet
nprtool
selforgmap
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