Размер скрытых слоев в сети, заданный как вектор строки. Длина вектора определяет количество скрытых слоев в сети.

Пример: Например, можно указать сеть с 3 скрытыми слоями, где первый скрытый слой имеет размер 10, второй - 8, а третий - 5: [10,8,5]

Входные и выходные размеры устанавливаются равными нулю. Программа корректирует их размеры во время обучения в соответствии с данными обучения.

Типы данных: single | double

Имя обучающей функции, указанное как одно из следующих.

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

Функция производительности. Значение по умолчанию: 'crossentropy'.

Этот аргумент определяет функцию, используемую для измерения производительности сети. Функция производительности используется для расчета производительности сети во время обучения.

Для получения списка функций в окне команды MATLAB введите help nnperformance.