Обучение без надзора за случайным весом заказа/смещением
net.trainFcn = 'trainru'
[net,tr] = train(net,...)
trainru не вызывается напрямую. Вместо этого он вызывается train для сетей, чьи net.trainFcn свойство имеет значение 'trainru', таким образом:
net.trainFcn = 'trainru' устанавливает сеть trainFcn собственность.
[net,tr] = train(net,...) обучает сеть с помощью trainru.
trainru обучает сеть правилам обучения весу и смещению с инкрементными обновлениями после каждого представления входных данных. Входные данные представлены в случайном порядке.
Обучение происходит в соответствии с trainru параметры обучения, показанные здесь с их значениями по умолчанию:
net.trainParam.epochs |
| Максимальное количество периодов для обучения |
net.trainParam.show |
| Периоды между дисплеями ( |
net.trainParam.showCommandLine |
| Создание выходных данных командной строки |
net.trainParam.showWindow |
| Показать графический интерфейс пользователя для обучения |
net.trainParam.time |
| Максимальное время обучения в секундах |
Подготовка пользовательской сети для обучения trainru,
Набор net.trainFcn кому 'trainru'. Эти наборы net.trainParam кому trainruПараметры по умолчанию.
Установить каждый net.inputWeights{i,j}.learnFcn к обучающей функции.
Установить каждый net.layerWeights{i,j}.learnFcn к обучающей функции.
Установить каждый net.biases{i}.learnFcn к обучающей функции. (Параметры обучения по весу и смещению автоматически устанавливаются в значения по умолчанию для данной функции обучения.)
Для обучения сети,
Набор net.trainParam свойств к требуемым значениям.
Установите для параметров обучения весу и смещению требуемые значения.
Звонить train.
Для каждой эпохи все обучающие векторы (или последовательности) представлены один раз в различном случайном порядке, причем сеть и значения веса и смещения соответствующим образом обновляются после каждого отдельного представления.
Обучение прекращается при выполнении любого из следующих условий:
Максимальное количество epochs (повторы) достигается.
Максимальная сумма time превышено.