Подготовьте вход и предназначайтесь для данных временных рядов для сетевой симуляции или обучения
[Xs,Xi,Ai,Ts,EWs,shift] = preparets(net,Xnf,Tnf,Tf,EW)
Эта функция упрощает обычно комплексную и подверженную ошибкам задачу переформатирования входа и целевых временных рядов. Это автоматически переключает вход и целевые временные ряды столько шагов, сколько необходимы, чтобы заполнить начальный вход и состояния задержки слоя. Если сеть имеет обратную связь разомкнутого цикла, то это копирует цели обратной связи во входные параметры по мере необходимости, чтобы задать входные параметры разомкнутого цикла.
Каждый раз новая сеть спроектирована, с различными количествами задержек или настроек обратной связи, preparets
может переформатировать вход и предназначаться для данных соответственно. Кроме того, каждый раз сеть преобразовывается с openloop
, closeloop
, removedelay
или adddelay
, эта функция может переформатировать данные соответственно.
[Xs,Xi,Ai,Ts,EWs,shift] = preparets(net,Xnf,Tnf,Tf,EW)
берет эти аргументы,
net | Нейронная сеть |
Xnf | Входные параметры необратной связи |
Tnf | Цели необратной связи |
Tf | Цели обратной связи |
EW | Ошибочные веса (значение по умолчанию = |
и возвращается,
Xs | Переключенные входные параметры |
Xi | Начальный вход задерживает состояния |
Ai | Начальные состояния задержки слоя |
Ts | Переключенные цели |
EWs | Переключенные ошибочные веса |
shift | Номер тактов, усеченных от передней стороны |
Здесь сеть с временной задержкой с 20 скрытыми нейронами создана, обучена и симулирована.
[X,T] = simpleseries_dataset; net = timedelaynet(1:2,20); [Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,X,T); net = train(net,Xs,Ts); view(net) Y = net(Xs,Xi,Ai);
Здесь сеть NARX спроектирована. Сеть NARX имеет стандартный вход и обратную связь разомкнутого цикла выход к связанному входу обратной связи.
[X,T] = simplenarx_dataset; net = narxnet(1:2,1:2,20); [Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,X,{},T); net = train(net,Xs,Ts,Xi,Ai); view(net) y = net(Xs,Xi,Ai);
Теперь сеть преобразована в замкнутый цикл, и данные переформатированы, чтобы симулировать ответ сети с обратной связью.
net = closeloop(net); view(net) [Xs,Xi,Ai] = preparets(net,X,{},T); y = net(Xs,Xi,Ai);
adddelay
| closeloop
| narnet
| narxnet
| openloop
| removedelay
| timedelaynet