Рекуррентная нейронная сеть слоя
layrecnet(layerDelays,hiddenSizes,trainFcn)
Рекуррентные нейронные сети слоя похожи на сети прямого распространения, за исключением того, что каждый слой имеет текущую связь с задержкой касания, сопоставленной с ним. Это позволяет сети иметь бесконечный динамический ответ на входные данные временных рядов. Эта сеть похожа на задержку (timedelaynet) и распределенная задержка (distdelaynet) нейронные сети, которые имеют конечные входные ответы.
layrecnet(layerDelays,hiddenSizes,trainFcn) берет эти аргументы,
layerDelays | Вектор-строка из увеличения 0 или положительных задержек (значение по умолчанию = 1:2) |
hiddenSizes | Вектор-строка из одного или нескольких размеров скрытого слоя (значение по умолчанию = 10) |
trainFcn | Учебная функция (значение по умолчанию = |
и возвращает рекуррентную нейронную сеть слоя.
Используйте рекуррентную нейронную сеть слоя, чтобы решить простую задачу временных рядов.
[X,T] = simpleseries_dataset; net = layrecnet(1:2,10); [Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,X,T); net = train(net,Xs,Ts,Xi,Ai); view(net) Y = net(Xs,Xi,Ai); perf = perform(net,Y,Ts)
perf = 6.1239e-11
distdelaynet | narnet | narxnet | preparets | removedelay | timedelaynet
