Библиотека блока Simulink нейронной сети

Продукт Deep Learning Toolbox™ обеспечивает набор блоков, которые можно использовать, чтобы создать нейронные сети с помощью программного обеспечения Simulink®, или что функциональный gensim может использовать, чтобы сгенерировать версию Simulink любой сети, вы создали MATLAB использования.

Откройте библиотеку блоков Deep Learning Toolbox с командой:

neural

Это открывает окно библиотеки, которое содержит пять блоков. Каждый из этих блоков содержит дополнительные блоки.

Блоки передаточной функции

Дважды кликните блок Transfer Functions в окне библиотеки Neural, чтобы открыть окно, содержащее несколько блоков передаточной функции.

Каждый из этих блоков берет сетевой входной вектор и генерирует соответствующий выходной вектор, размерности которого совпадают с входным вектором.

Сетевые входные блоки

Дважды кликните блок Net Input Functions в окне библиотеки Neural, чтобы открыть окно, содержащее два блока сетевой функции ввода.

Каждый из этих блоков берет любое количество взвешенных входных векторов, выходных векторов слоя веса и векторов смещения, и возвращает сетевой входной вектор.

Блоки веса

Дважды кликните блок Weight Functions в окне библиотеки Neural, чтобы открыть окно, содержащее три функциональных блока веса.

Каждый из этих блоков берет вектор веса нейрона и применяет его к входному вектору (или выходной вектор слоя), чтобы получить взвешенное входное значение для нейрона.

Важно отметить, что эти блоки ожидают, что вектор веса нейрона будет задан как вектор-столбец. Это вызвано тем, что Сигналы Simulink могут быть вектор-столбцами, но не могут быть матрицами или векторами-строками.

Также важно отметить, что из-за этого ограничения необходимо создать функциональные блоки веса S (один для каждой строки), чтобы реализовать матрицу веса, идущую в слой с нейронами S.

Это контрастирует с другими двумя видами блоков. Только одна сетевая функция ввода и один блок передаточной функции требуются для каждого слоя.

Обработка блоков

Дважды кликните блок Processing Functions в окне библиотеки Neural, чтобы открыть окно, содержащее обрабатывающие блоки и их соответствующие обрабатывающие реверс блоки.

Каждый из этих блоков может использоваться, чтобы предварительно обработать входные параметры и постобработать выходные параметры.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте