Exponenta Banner
exponenta event banner

Нейронные сети

Нейронные сети для регрессии

Модели нейронных сетей структурированы как ряд слоев, которые отражают способ обработки информации мозгом. Модели регрессионной нейронной сети, доступные в Statistics and Machine Learning Toolbox™, являются полностью связанными нейронными сетями, для которых можно настроить размер полностью соединенных слоев и изменить функции активации слоев.

Для обучения модели регрессионной нейронной сети используйте  приложение Regression Learner. fitrnet в интерфейсе командной строки. После обучения вы можете предсказать ответы для новых данных, передав модель и новые данные предиктора predict.

Если вы хотите создать более сложные сети глубокого обучения и иметь Deep Learning Toolbox™, вы можете попробовать приложение Deep Network Designer (Deep Learning Toolbox).

Приложения

Обучающийся регрессииОбучение регрессионных моделей прогнозированию данных с использованием контролируемого машинного обучения

Функции

развернуть все

fitrnetМодель регрессии нейронной сети поезда
compactУменьшение размера модели машинного обучения
crossvalМодель машинного обучения с перекрестной проверкой
kfoldLossПотеря для перекрестно проверенной секционированной регрессионной модели
kfoldPredictПрогнозирование ответов для наблюдений в модели перекрестной регрессии
kfoldfunФункция перекрестной проверки для регрессии
lossПотеря для регрессионной нейронной сети
resubLossРегрессионная потеря при реадаптации
predictПрогнозирование ответов с использованием регрессионной нейронной сети
resubPredictПрогнозирование ответов на обучающие данные с использованием обученной регрессионной модели

Объекты

RegressionNeuralNetworkМодель нейронной сети для регрессии
CompactRegressionNeuralNetworkКомпактная модель нейронной сети для регрессии
RegressionPartitionedModelМодель перекрестной регрессии

Темы

Оценка эффективности регрессионной нейронной сети

Использовать fitrnet создать модель нейронной сети прямой регрессии с полностью связанными слоями и оценить производительность модели на тестовых данных.

Нейронные сети Train Regression с использованием приложения для обучения регрессии

Создание и сравнение регрессионных нейронных сетей и экспорт обученных моделей для прогнозирования новых данных.

Документация по инструментам для статистического и машинного обучения

Поддержка