| Нейронная сетевая кластеризация | Кластерные данные путем обучения самоорганизующейся сети карт |
selforgmap | Самоорганизующаяся карта |
train | Поезд неглубокой нейронной сети |
plotsomhits | Печать самоорганизующихся совпадений образцов карт |
plotsomnc | Печать самоорганизующихся соседних соединений карты |
plotsomnd | Печать самоорганизующихся расстояний между соседними картами |
plotsomplanes | Печать самоорганизующихся весовых плоскостей карты |
plotsompos | Печать самоорганизующихся весовых позиций карты |
plotsomtop | Печать самоорганизующейся топологии карты |
genFunction | Создание функции MATLAB для моделирования неглубокой нейронной сети |
Кластерные данные с самоорганизующейся картой
Группировать данные по подобию с помощью Neural Network Clustering App или функций командной строки.
Развертывание неглубоких функций нейронной сети
Моделирование и развертывание обученных неглубоких нейронных сетей с помощью инструментов MATLAB ®.
Развертывание обучения неглубоких нейронных сетей
Узнайте, как развернуть обучение неглубоких нейронных сетей.
Этот пример иллюстрирует, как самоорганизующаяся нейронная сеть карты может сгруппировать цветы радужной оболочки в классы топологически, обеспечивая понимание типов цветов и полезный инструмент для дальнейшего анализа.
Этот пример демонстрирует поиск паттернов в профилях экспрессии генов в пекарских дрожжах с использованием нейронных сетей.
Одномерная самоорганизующаяся карта
Нейроны в 2-D слое учатся представлять различные области входного пространства, где возникают входные векторы.
Двумерная самоорганизующаяся карта
Как и в одномерных задачах, эта самоорганизующаяся карта научится представлять различные области входного пространства, где возникают входные векторы.
Кластер с самоорганизующейся картой нейронной сети
Для классификации входных векторов в соответствии с их группировкой во входном пространстве используйте самоорганизующиеся карты элементов (SOFM).