Продукт Deep Learning Toolbox™ предоставляет набор блоков, которые можно использовать для построения нейронных сетей с помощью программного обеспечения Simulink ®, или что функцияgensim может использоваться для создания Simulink-версии любой сети, созданной с помощью программного обеспечения MATLAB ®.
Откройте библиотеку блоков Deep Learning Toolbox с помощью команды:
neural
Откроется окно библиотеки, содержащее пять блоков. Каждый из этих блоков содержит дополнительные блоки.
Дважды щелкните блок Transfer Functions в окне Neural library, чтобы открыть окно, содержащее несколько блоков передаточных функций.
Каждый из этих блоков принимает результирующий входной вектор и генерирует соответствующий выходной вектор, размеры которого совпадают с входным вектором.
Дважды щелкните блок Функции сетевого ввода (Net Input Functions) в окне Библиотека нейронов (Neural library), чтобы открыть окно, содержащее два функциональных блока сетевого ввода.
Каждый из этих блоков принимает любое количество взвешенных входных векторов, выходных векторов весового уровня и векторов смещения и возвращает вектор с конечным входом.
Дважды щелкните блок Весовые функции (Weight Functions) в окне Нейронная библиотека (Neural library), чтобы открыть окно, содержащее три блока весовых функций.
Каждый из этих блоков принимает весовой вектор нейрона и применяет его к входному вектору (или слоевому выходному вектору), чтобы получить взвешенное входное значение для нейрона.
Важно отметить, что эти блоки ожидают, что вектор веса нейрона будет определен как вектор-столбец. Это происходит потому, что сигналы Simulink могут быть векторами столбцов, но не могут быть матрицами или векторами строк.
Также важно отметить, что из-за этого ограничения вы должны создать S весовых функциональных блоков (по одному для каждой строки), чтобы реализовать весовую матрицу, идущую к слою с S нейронами.
Это контрастирует с двумя другими типами блоков. Для каждого уровня требуется только одна функция сетевого ввода и один блок передаточных функций.
Дважды щелкните блок Функции обработки (Processing Functions) в окне Нейронная библиотека (Neural library), чтобы открыть окно, содержащее блоки обработки и соответствующие им блоки обратной обработки.
Каждый из этих блоков может использоваться для предварительной обработки входных данных и последующей обработки выходных данных.