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神经网络工具箱函数

按字母顺序列表 按类别

深度学习

卷积神经网络

trainingOptions 神经网络训练选项
trainNetwork 训练卷积网络
imageInputLayer 图像输入层
convolution2dLayer 卷积的层
reluLayer 整流线性单元(ReLU)层
crossChannelNormalizationLayer 信道局部响应归一化层
averagePooling2dLayer 平均池化层对象
maxPooling2dLayer 最大池化层
fullyConnectedLayer 全连接层
dropoutLayer 辍学层
softmaxLayer 用于卷积神经网络的Softmax层
classificationLayer 创建一个分类输出层
regressionLayer 创建一个回归输出层
激活 计算卷积神经网络层激活
预测 使用训练好的卷积神经网络预测反应
分类 使用训练好的卷积神经网络对数据进行分类
deepDreamImage 使用深度梦境可视化网络特征
alexnet 预训练的AlexNet卷积神经网络
vgg16 预训练的vg -16卷积神经网络
vgg19 预训练VGG-19卷积神经网络
importCaffeLayers 从Caffe导入卷积神经网络层
importCaffeNetwork 从Caffe导入预训练的卷积神经网络模型
SeriesNetwork 系列网络类
TrainingOptionsSGDM 带有动量的随机梯度下降的训练选项
层 网络层
ImageInputLayer 图像输入层
Convolution2DLayer 卷积的层
ReLULayer 整流线性单元(ReLU)层
CrossChannelNormalizationLayer 信道局部响应归一化层
AveragePooling2DLayer 平均池化层对象
MaxPooling2DLayer 最大池化层
FullyConnectedLayer 全连接层
DropoutLayer 辍学层
SoftmaxLayer 用于卷积神经网络的Softmax层
ClassificationOutputLayer 分类输出层
RegressionOutputLayer 回归输出层

Autoencoders

Autoencoder Autoencoder类
trainAutoencoder 训练一个自动编码器
trainSoftmaxLayer 训练一个softmax层进行分类
解码 解码编码数据
编码 编码输入数据
generateFunction 生成一个MATLAB函数来运行自动编码器
generate金宝appSimulink 为自动编码器生成一个S金宝appimulink模型
网络 将自动编码器对象转换为网络对象
plotWeights 绘制自编码器编码器权重的可视化图
预测 使用训练过的自编码器重建输入
堆栈 将几个自动编码器的编码器堆叠在一起
视图 视图autoencoder

函数逼近与非线性回归

nnstart 神经网络入门GUI
视图 查看神经网络
fitnet 函数拟合神经网络
feedforwardnet 前馈神经网络
cascadeforwardnet 级联前向神经网络
火车 训练神经网络
trainlm Levenberg-Marquardt反向传播
trainbr 贝叶斯正则化反向传播
trainscg 缩放共轭梯度反向传播
trainrp 有弹性的反向传播
均方误差 均方归一化误差性能函数
回归 线性回归
ploterrhist 绘图误差直方图
plotfit 图函数拟合
plotperform 图网络性能
plotregression 线性回归
plottrainstate 图训练状态值
genFunction 生成模拟神经网络的MATLAB函数

模式识别与分类

Autoencoder Autoencoder类
nnstart 神经网络入门GUI
视图 查看神经网络
trainAutoencoder 训练一个自动编码器
trainSoftmaxLayer 训练一个softmax层进行分类
解码 解码编码数据
编码 编码输入数据
预测 使用训练过的自编码器重建输入
堆栈 将几个自动编码器的编码器堆叠在一起
网络 将自动编码器对象转换为网络对象
patternnet 模式识别网络
lvqnet 学习矢量量化神经网络
火车 训练神经网络
trainlm Levenberg-Marquardt反向传播
trainbr 贝叶斯正则化反向传播
trainscg 缩放共轭梯度反向传播
trainrp 有弹性的反向传播
均方误差 均方归一化误差性能函数
回归 线性回归
中华民国 接收机工作特性
plotconfusion 地块分类混淆矩阵
ploterrhist 绘图误差直方图
plotperform 图网络性能
plotregression 线性回归
plotroc 图接收机工作特性
plottrainstate 图训练状态值
crossentropy 神经网络性能
genFunction 生成模拟神经网络的MATLAB函数

聚类

自组织映射

nnstart 神经网络入门GUI
视图 查看神经网络
selforgmap 自组织映射
火车 训练神经网络
plotsomhits 绘制自组织地图样本命中
plotsomnc 绘制自组织映射邻居连接
plotsomnd 绘制自组织映射邻居距离
plotsomplanes 绘制自组织地图权重平面
plotsompos 绘制自组织地图权重位置
plotsomtop 绘制自组织映射拓扑
genFunction 生成模拟神经网络的MATLAB函数

竞争层

competlayer 竞争层
视图 查看神经网络
火车 训练神经网络
trainru 无监督随机顺序权重/偏差训练
learnk Kohonen权重学习函数
learncon 良心偏误学习功能
genFunction 生成模拟神经网络的MATLAB函数

时间序列与动态系统

基于NARX和时滞网络的建模与预测

nnstart 神经网络入门GUI
视图 查看神经网络
timedelaynet 时滞神经网络
narxnet 带外部输入的非线性自回归神经网络
narnet 非线性自回归神经网络
layrecnet 层递归神经网络
distdelaynet 分布式时延网络
火车 训练神经网络
gensim 生成神经网络仿真的金宝appSimulink块
adddelay 增加神经网络响应的延迟
removedelay 消除神经网络的响应延迟
closeloop 将神经网络开环反馈转化为闭环
openloop 将神经网络闭环反馈转化为开环
ploterrhist 绘图误差直方图
plotinerrcorr 绘制输入误差时间序列互相关图
plotregression 线性回归
plotresponse 绘制动态网络时间序列响应图
ploterrcorr 绘制误差时间序列的自相关性
genFunction 生成模拟神经网络的MATLAB函数
gensim 生成神经网络仿真的金宝appSimulink块
setsiminit 设置神经网络Simulink块初始条件金宝app
getsiminit 得到Si金宝appmulink神经网络块初始输入和层延迟状态
sim2nndata 将Simulin金宝appk时间序列转换为神经网络数据
nndata2sim 将神经网络数据转换为Simulink时间序列金宝app

定义神经网络架构

网络 创建自定义神经网络
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