Сеть распознавания образов
patternnet(hiddenSizes,trainFcn,performFcn)
Сети распознавания образов являются сетями feedforward, 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 класс, который 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.
В этом примере показано, как спроектировать 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
