Exponenta Banner
exponenta event banner

layrecnet

Слой рекуррентной нейронной сети

свернуть все на странице

Синтаксис

layrecnet (задержки слоя, размеры idendSize, trainFcn)

Описание

пример

layrecnet(layerDelays,hiddenSizes,trainFcn) принимает следующие аргументы:

  • Вектор строки с увеличивающимися 0 или положительными задержками, layerDelays

  • Вектор строки одного или нескольких размеров скрытого слоя, hiddenSizes

  • Обучающая функция Backpropagation, trainFcn

и возвращает слой рекуррентной нейронной сети.

Повторяющиеся нейронные сети уровня подобны передающим сетям, за исключением того, что каждый уровень имеет повторяющееся соединение с связанной с ним задержкой отвода. Это позволяет сети иметь бесконечный динамический отклик на входные данные временных рядов. Эта сеть аналогична временной задержке (timedelaynet) и распределенной задержкой (distdelaynet) нейронные сети, которые имеют конечные входные отклики.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий

В этом примере показано, как использовать однослойную повторяющуюся нейронную сеть для решения простой задачи 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

Входные аргументы

свернуть все

Нулевые или положительные входные задержки, заданные как увеличивающийся вектор строки.

Размеры скрытых слоев, заданные как вектор строки одного или нескольких элементов.

Имя обучающей функции, указанное как одно из следующих.

Функция обученияАлгоритм
'trainlm'

Левенберг-Марквардт

'trainbr'

Байесовская регуляризация

'trainbfg'

BFGS Квази-Ньютон

'trainrp'

Упругое обратное распространение

'trainscg'

Масштабированный сопряженный градиент

'traincgb'

Сопряжение градиента с перезапуском Пауэлла/Била

'traincgf'

Сопряженный градиент Флетчера-Пауэлла

'traincgp'

Сопряженный градиент Полака-Рибьера

'trainoss'

Одношаговый секант

'traingdx'

Градиентный спуск переменной скорости обучения

'traingdm'

Градиентный спуск с импульсом

'traingd'

Градиентный спуск

Пример: Например, можно задать алгоритм градиентного спуска переменной скорости обучения в качестве обучающего алгоритма следующим образом: 'traingdx'

Дополнительные сведения о функциях обучения см. в разделах Обучение и применение многоуровневых неглубоких нейронных сетей и Выбор многоуровневой функции обучения нейронной сети.

Типы данных: char

См. также

| | | | |

Представлен в R2010b

Документация по инструментам для глубокого обучения

Поддержка