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.