Сеть распознавания образов
patternnet(hiddenSizes,trainFcn,performFcn)
Сети распознавания образов являются feedforward сетями, которые могут быть обучены, чтобы классифицировать входные параметры согласно целевым классам. Целевые данные для сетей распознавания образов должны состоять из векторов всех нулевых значений за исключением 1 в элементе i, где i является классом, они должны представлять.
patternnet(hiddenSizes,trainFcn,performFcn) берет эти аргументы,
hiddenSizes | Вектор - строка из одного или нескольких размеров скрытого слоя (значение по умолчанию = 10) |
trainFcn | Учебная функция (значение по умолчанию = |
performFcn | Функция производительности (значение по умолчанию = 'crossentropy') |
и возвращает нейронную сеть распознавания образов.
Этот пример показывает, как разработать сеть распознавания образов, чтобы классифицировать ирисовые цветы.
[x,t] = iris_dataset; net = patternnet(10); net = train(net,x,t); view(net) y = net(x); perf = perform(net,t,y); classes = vec2ind(y);
competlayer | lvqnet | network | nprtool | selforgmap
