Неглубокая многослойная нейронная сеть прямой связи может быть использована как для проблем функциональной подгонки, так и для проблем распознавания образов. С добавлением линии задержки с отводом ее можно также использовать для проблем прогнозирования, как обсуждалось в Neural Networks последовательности времени проектирования. В этом разделе показано, как можно использовать многоуровневую сеть. Он также иллюстрирует основные процедуры проектирования любой нейронной сети.
Примечание
Функции обучения, описанные в этом разделе, не ограничиваются многоуровневыми сетями. Они могут использоваться для обучения произвольным архитектурам (даже пользовательским сетям), если их компоненты различимы.
Рабочий процесс для общего процесса проектирования нейронной сети состоит из семи основных этапов:
Сбор данных
Создание сети
Конфигурирование сети
Инициализация весов и смещений
Обучение сети
Проверка сети (анализ после обучения)
Использовать сеть
Шаг 1 может произойти вне рамок программного обеспечения Deep Learning Toolbox™, но этот шаг имеет решающее значение для успеха процесса проектирования.
Подробная информация об этом рабочем процессе рассматривается в следующих разделах:
Дополнительные шаги рабочего процесса рассматриваются в следующих разделах:
Временные ряды, динамическое моделирование и прогнозирование см. в следующем разделе: