Эти свойства задают детали входных параметров сети, слоев, выходных параметров, целей, смещений и весов.
Эти свойства задают детали каждого i th сетевой вход.
Это свойство состоит из строки, задающей входное имя. Сетевые функции создания, такие как feedforwardnet, задают это соответственно. Но это может быть установлено в любую строку, как желаемый.
Если эта сеть будет сопоставлена с обратной связью разомкнутого цикла вывод, то это свойство укажет на индекс того вывода. В противном случае это будет пустая матрица.
Это свойство задает массив ячейки строки обработки имен функций, которые будут использоваться i th сетевой вход. Функции обработки применяются к входным значениям, прежде чем сеть будет использовать их.
Побочные эффекты. Каждый раз, когда это свойство изменено, вход processParams установлены в значения по умолчанию для данной обработки функций, processSettings, processedSize, и processedRange задан путем применения функций процесса и параметров к exampleInput.
Для списка обработки функций введите help nnprocess.
Это свойство содержит массив ячейки строки обработки параметров функции, которые будут использоваться i th сетевой вход. Параметры обработки применяются функциями обработки к входным значениям, прежде чем сеть будет использовать их.
Побочные эффекты. Каждый раз, когда это свойство изменено, вход processSettings, processedSize, и processedRange задан путем применения функций процесса и параметров к exampleInput.
Это свойство содержит массив ячейки строки обработки функциональных настроек, которые будут использоваться i th сетевой вход. Настройки обработки находятся путем применения функций обработки и параметров к exampleInput и затем используются, чтобы предоставить сопоставимые результаты новым входным значениям, прежде чем сеть будет использовать их.
Это свойство задает область значений значений exampleInput после того, как они были обработаны с processingFcns и processingParams.
Это свойство задает количество строк в значениях exampleInput после того, как они были обработаны с processingFcns и processingParams.
Это свойство задает область значений каждого элемента i th сетевой вход.
Это может быть установлено в любую матрицу Ri × 2, где Ri является числом элементов во входе (net.inputs{i}.size), и каждый элемент в столбце 1 является меньше, чем элемент рядом с ним в столбце 2.
Каждый j th строка задает минимальные и максимальные значения j th входной элемент в том порядке:
net.inputs{i}(j,:)
Использование. Некоторые функции инициализации используют входные диапазоны, чтобы найти соответствующие начальные значения для входных матриц веса.
Побочные эффекты. Каждый раз, когда количество строк в этом свойстве изменено, вход size, processedSize, и processedRange изменяется, чтобы остаться сопоставимым. Размеры любых весов, прибывающих из этого входа и размерностей матриц веса также, изменяются.
Это свойство задает число элементов в i th сетевой вход. Это может быть установлено в 0 или положительное целое число.
Побочные эффекты. Каждый раз, когда это свойство изменено, вход range, processedRange, и processedSize обновляется. Любые связанные входные веса изменяют размер соответственно.
Это свойство предоставляет место пользователям, чтобы добавить пользовательскую информацию в i th сетевой вход.
Эти свойства задают детали каждого i th сетевой слой.
Это свойство состоит из строки, задающей имя слоя. Сетевые функции создания, такие как feedforwardnet, задают это соответственно. Но это может быть установлено в любую строку, как желаемый.
Это свойство задает физические размерности i th нейроны слоя. Способность расположить нейроны слоя многомерным способом важна для самоорганизующихся карт.
Это может быть установлено в любой вектор - строку из 0 или положительные целочисленные элементы, где продукт всех элементов становится количеством нейронов в слое (net.layers{i}.size).
Использование. Размерности слоя используются, чтобы вычислить положения нейрона на слое (net.layers{i}.positions) с помощью функции топологии слоя (net.layers{i}.topologyFcn).
Побочные эффекты. Каждый раз, когда это свойство изменено, размер слоя (net.layers{i}.size) изменяется, чтобы остаться сопоставимым. Положения нейрона слоя (net.layers{i}.positions) и расстояния между нейронами (net.layers{i}.distances) также обновляются.
Это свойство задает, какая из функций расстояния используется, чтобы вычислить distances между нейронами в i th слой от нейрона positions. Расстояния нейрона используются самоорганизующимися картами. Это может быть установлено в имя любой функции расстояния.
Для списка функций введите help nndistance.
Побочные эффекты. Каждый раз, когда это свойство изменено, расстояния между нейронами слоя (net.layers{i}.distances) обновляются.
Это свойство задает расстояния между нейронами в i th слой. Эти расстояния используются самоорганизующимися картами:
net.layers{i}.distances
Это всегда устанавливается в результат применения функции расстояния слоя (net.layers{i}.distanceFcn) к позициям нейронов слоя (net.layers{i}.positions).
Это свойство задает, какая из функций инициализации слоя используется, чтобы инициализировать i th слой, если сетевой функцией инициализации (net.initFcn) является initlay. Если сетевая инициализация установлена в initlay, то функция, обозначенная этим свойством, используется, чтобы инициализировать веса и смещения слоя.
Это свойство задает, какая из сетевых функций ввода используется, чтобы вычислить i th сетевой вход слоя, учитывая взвешенные входные параметры слоя и смещение во время симуляции и обучения.
Для списка функций введите help nnnetinput.
Это свойство задает параметры сетевой функции ввода слоя. Вызовите help на текущей сетевой функции ввода, чтобы получить описание каждого поля:
help(net.layers{i}.netInputFcn)
Это свойство задает положения нейронов в i th слой. Эти положения используются самоорганизующимися картами.
Это всегда устанавливается в результат применения функции топологии слоя (net.layers{i}.topologyFcn) к позициям размерностей слоя (net.layers{i}.dimensions).
Графический вывод. Используйте plotsom, чтобы построить положения нейронов слоя.
Например, если нейроны первого слоя сети располагаются с размерностями (net.layers{1}.dimensions) [4 5], и функцией топологии (net.layers{1}.topologyFcn) является hextop, положения нейронов могут быть построены можно следующим образом:
plotsom(net.layers{1}.positions)
Это свойство задает выходную область значений каждого нейрона i th слой.
Это установлено в матрицу Si × 2, где Si является количеством нейронов в слое (net.layers{i}.size), и каждый элемент в столбце 1 является меньше, чем элемент рядом с ним в столбце 2.
Каждый j th строка задает минимальные и максимальные выходные значения передаточной функции слоя net.layers{i}.transferFcn.
Это свойство задает количество нейронов в i th слой. Это может быть установлено в 0 или положительное целое число.
Побочные эффекты. Каждый раз, когда это свойство изменено, размеры любых входных весов, идущих в слой (net.inputWeights{i,:}.size), любые веса слоя, идущие в слой (net.layerWeights{i,:}.size) или прибывающие из слоя (net.layerWeights{i,:}.size) и смещение слоя (net.biases{i}.size), изменение.
Размерности соответствующих матриц веса (net.IW{i,:}, net.LW{i,:}, net.LW{:,i}), и смещения (net.b{i}) также изменяются.
Изменение этого свойства также изменяет размер вывода слоя (net.outputs{i}.size) и цель (net.targets{i}.size), если они существуют.
Наконец, когда это свойство изменено, размерности нейронов слоя (net.layers{i}.dimension) установлены в то же значение. (Это приводит к одномерному расположению нейронов. Если другое расположение требуется, установите свойство dimensions непосредственно вместо того, чтобы использовать size.)
Это свойство задает, какая из функций топологии используется, чтобы вычислить i th положения нейрона слоя (net.layers{i}.positions) от размерностей слоя (net.layers{i}.dimensions).
Для списка функций введите help nntopology.
Побочные эффекты. Каждый раз, когда это свойство изменено, положения нейронов слоя (net.layers{i}.positions) обновляются.
Используйте plotsom, чтобы построить положения нейронов слоя. Например, если нейроны первого слоя сети располагаются с размерностями (net.layers{1}.dimensions) [8 10], и функцией топологии (net.layers{1}.topologyFcn) является randtop, положения нейрона располагаются, чтобы напомнить следующий график:
plotsom(net.layers{1}.positions)
Эта функция задает, какая из передаточных функций используется, чтобы вычислить i th вывод слоя, учитывая сетевой вход слоя, во время симуляции и обучения.
Для списка функций введите help nntransfer.
Это свойство задает параметры передаточной функции слоя. Вызовите help на текущей передаточной функции, чтобы получить описание того, что означает каждое поле:
help(net.layers{i}.transferFcn)
Это свойство предоставляет место пользователям, чтобы добавить пользовательскую информацию в i th сетевой слой.
Это свойство состоит из строки, задающей выходное имя. Сетевые функции создания, такие как feedforwardnet, задают это соответственно. Но это может быть установлено в любую строку, как желаемый.
Если вывод реализует обратную связь разомкнутого цикла (net.outputs{i}.feedbackMode = 'open'), то это свойство указывает на индекс связанного входа обратной связи, в противном случае это будет пустая матрица.
Это свойство задает различие такта между этим выводом и сетевыми входными параметрами. Задержки сети входа к выводу могут быть удалены и добавлены с removedelay и функциями adddelay, приводящими к этому постепенно увеличиваемому свойству, или постепенно уменьшены соответственно. Различие в синхронизации между вводами и выводами используется preparets, чтобы правильно отформатировать данные моделирования и данные тренировки, и используется closeloop, чтобы добавить правильное количество задержек при закрытии разомкнутого цикла вывод и openloop, чтобы удалить задержки при открытии замкнутого цикла.
Это свойство установлено в строку 'none' для необратной связи выходные параметры. Для обратной связи выходные параметры это может или быть установлено в 'open' или 'closed'. Если это будет установлено в 'open', то вывод будет сопоставлен с входом обратной связи со свойством feedbackInput, указывающим на индекс входа.
Это свойство задает массив ячейки строки обработки имен функций, которые будут использоваться i th сетевой вывод. Функции обработки применяются к целевым значениям, прежде чем сеть будет использовать их, и примененный наоборот к выходным значениям слоя прежде чем быть возвращенным как сетевые выходные значения.
Побочные эффекты. Когда вы изменяете это свойство, вы также влияете на следующие настройки: выходные параметры processParams изменяются к значениям по умолчанию заданных функций обработки; processSettings, processedSize и processedRange заданы с помощью результатов применения функций процесса и параметров к exampleOutput; i th размер слоя обновляется, чтобы совпадать с processedSize.
Для списка функций введите help nnprocess.
Это свойство содержит массив ячейки строки обработки параметров функции, которые будут использоваться i th сетевой вывод на целевых значениях. Параметры обработки применяются функциями обработки к входным значениям, прежде чем сеть будет использовать их.
Побочные эффекты. Каждый раз, когда это свойство изменено, вывод processSettings, processedSize и processedRange заданы путем применения функций процесса и параметров к exampleOutput. i th размер слоя также обновляется, чтобы совпадать с processedSize.
Это свойство содержит массив ячейки строки обработки функциональных настроек, которые будут использоваться i th сетевой вывод. Настройки обработки находятся путем применения функций обработки и параметров к exampleOutput и затем используются, чтобы предоставить сопоставимые результаты новым целевым значениям, прежде чем сеть будет использовать их. Настройки обработки также применяются наоборот к выходным значениям слоя прежде чем быть возвращенным сетью.
Это свойство задает область значений значений exampleOutput после того, как они были обработаны с processingFcns и processingParams.
Это свойство задает количество строк в значениях exampleOutput после того, как они были обработаны с processingFcns и processingParams.
Это свойство задает число элементов в i th вывод слоя. Это всегда устанавливается в размер i th слой (net.layers{i}.size).
Это свойство предоставляет место пользователям, чтобы добавить пользовательскую информацию в i th вывод слоя.
Это свойство задает вес, и функции инициализации смещения раньше устанавливали i th вектор смещения слоя (net.b{i}), если сетевой функцией инициализации является initlay, и i th функция инициализации слоя является initwb.
Это свойство задает, должен ли i th вектор смещения быть изменен во время обучения и адаптации. Это может быть установлено в 0 или 1.
Это включает или отключает изучение смещения во время вызовов adapt и train.
Это свойство задает, какая из функций изучения используется, чтобы обновить i th вектор смещения слоя (net.b{i}) во время обучения, если сетевой учебной функцией является trainb, trainc или trainr, или во время адаптации, если сеть адаптируется, функцией является trains.
Для списка функций введите help nnlearn.
Побочные эффекты. Каждый раз, когда это свойство изменено, смещения, узнающие, что параметры (net.biases{i}.learnParam) устанавливаются, чтобы содержать поля и значения по умолчанию новой функции.
Это свойство задает параметры изучения и значения для текущей функции изучения i th смещение слоя. Поля этого свойства зависят от текущей функции изучения. Вызовите help на текущей функции изучения, чтобы получить описание того, что означает каждое поле.
Это свойство задает размер i th вектор смещения слоя. Это всегда устанавливается в размер i th слой (net.layers{i}.size).
Это свойство предоставляет место пользователям, чтобы добавить пользовательскую информацию в i th смещение слоя.
Это свойство задает коснувшуюся строку задержки между j th вход и его весом к i th слой. Это должно быть установлено в вектор - строку из увеличения значений. Элементы должны быть или 0 или положительные целые числа.
Побочные эффекты. Каждый раз, когда это свойство изменено, размер веса (net.inputWeights{i,j}.size) и размерности его матрицы веса (net.IW{i,j}) обновляется.
Это свойство задает, какая из Функций Инициализации Веса и Смещения используется, чтобы инициализировать матрицу веса (net.IW{i,j}), идущий в i th слой от j th вход, если сетевой функцией инициализации является initlay, и i th функция инициализации слоя является initwb. Эта функция может быть установлена в имя любой функции инициализации веса.
Это свойство установлено в значения, полезные для инициализации веса как часть процесса настройки, который происходит автоматически в первый раз, когда сеть обучена, или когда функциональный configure называется в сети непосредственно.
Это свойство задает, должна ли матрица веса к i th слой от j th вход быть изменена во время обучения и адаптации. Это может быть установлено в 0 или 1.
Это свойство задает, какая из функций изучения используется, чтобы обновить матрицу веса (net.IW{i,j}), идущий в i th слой от j th вход во время обучения, если сетевой учебной функцией является trainb, trainc или trainr, или во время адаптации, если сеть адаптируется, функцией является trains. Это может быть установлено в имя любой функции изучения веса.
Для списка функций введите help nnlearn.
Это свойство задает параметры изучения и значения для текущей функции изучения i th вес слоя, прибывающий из j th вход.
Поля этого свойства зависят от текущей функции изучения (net.inputWeights{i,j}.learnFcn). Оцените вышеупомянутую ссылку, чтобы видеть поля текущей функции изучения.
Вызовите help на текущей функции изучения, чтобы получить описание того, что означает каждое поле.
Это свойство задает размерности i th матрица веса слоя от j th сетевой вход. Это всегда устанавливается в двухэлементный вектор - строку, указывающий на количество строк и столбцов связанной матрицы веса (net.IW{i,j}). Первый элемент равен размеру i th слой (net.layers{i}.size). Второй элемент равен продукту длины векторов задержки веса и размера j th вход:
length(net.inputWeights{i,j}.delays) * net.inputs{j}.size
Это свойство предоставляет место пользователям, чтобы добавить пользовательскую информацию в (i, j) th входной вес.
Это свойство задает, какая из функций веса используется, чтобы применить i th вес слоя от j th вход к тому входу. Это может быть установлено в имя любой функции веса. Функция веса используется, чтобы преобразовать входные параметры слоя во время симуляции и обучения.
Для списка функций введите help nnweight.
Это свойство задает параметры сетевой функции ввода слоя. Вызовите help на текущей сетевой функции ввода, чтобы получить описание каждого поля.
Это свойство задает коснувшуюся строку задержки между j th слой и его весом к i th слой. Это должно быть установлено в вектор - строку из увеличения значений. Элементы должны быть или 0 или положительные целые числа.
Это свойство задает, какой из веса и функций инициализации смещения используется, чтобы инициализировать матрицу веса (net.LW{i,j}), идущий в i th слой от j th слой, если сетевой функцией инициализации является initlay, и i th функция инициализации слоя является initwb. Эта функция может быть установлена в имя любой функции инициализации веса.
Это свойство установлено в значения, полезные для инициализации веса как часть процесса настройки, который происходит автоматически в первый раз, когда сеть обучена, или когда функциональный configure называется в сети непосредственно.
Это свойство задает, должна ли матрица веса к i th слой от j th слой быть изменена во время обучения и адаптации. Это может быть установлено в 0 или 1.
Это свойство задает, какая из функций изучения используется, чтобы обновить матрицу веса (net.LW{i,j}), идущий в i th слой от j th слой во время обучения, если сетевой учебной функцией является trainb, trainc или trainr, или во время адаптации, если сеть адаптируется, функцией является trains. Это может быть установлено в имя любой функции изучения веса.
Для списка функций введите help nnlearn.
Это свойство задает поля параметров изучения и значения для текущей функции изучения i th вес слоя, прибывающий из j th слой. Поля этого свойства зависят от текущей функции изучения. Вызовите help на текущей сетевой функции ввода, чтобы получить описание каждого поля.
Это свойство задает размерности i th матрица веса слоя от j th слой. Это всегда устанавливается в двухэлементный вектор - строку, указывающий на количество строк и столбцов связанной матрицы веса (net.LW{i,j}). Первый элемент равен размеру i th слой (net.layers{i}.size). Второй элемент равен продукту длины векторов задержки веса и размера j th слой.
Это свойство предоставляет место пользователям, чтобы добавить пользовательскую информацию в (i, j) th вес слоя.
Это свойство задает, какая из функций веса используется, чтобы применить i th вес слоя от j th слой к который вывод слоя. Это может быть установлено в имя любой функции веса. Функция веса используется, чтобы преобразовать входные параметры слоя, когда сеть моделируется.
Для списка функций введите help nnweight.
Это свойство задает параметры сетевой функции ввода слоя. Вызовите help на текущей сетевой функции ввода, чтобы получить описание каждого поля.