layrecnet
层递归神经网络
语法
layrecnet (layerDelays hiddenSizes trainFcn)
描述
层递归神经网络与前馈网络相似，不同之处在于，每层都有一个递归连接，与之相关的tap delay。这使得网络对时间序列输入数据有无限的动态响应。这个网络类似于延时(timedelaynet)和分布式延迟(distdelaynet)神经网络，其输入响应是有限的。
layrecnet (layerDelays hiddenSizes trainFcn)考虑到这些论点，
layerDelays |
增加0或正延迟的行向量(默认= 1:2) |
hiddenSizes |
一个或多个隐藏层大小的行向量(默认= 10) |
trainFcn |
训练函数(默认= |
并返回一层循环神经网络。
例子
循环神经网络
利用分层递归神经网络求解一个简单的时间序列问题。
[X,T] = simpleseries_dataset;Net = layrecnet(1:2,10);perf = perform(net,Y,Ts)
Perf = 6.1239e-11
在R2010b中引入
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