Слой рекуррентной нейронной сети
layrecnet( принимает следующие аргументы:layerDelays,hiddenSizes,trainFcn)
Вектор-строка с увеличением 0 или положительными задержками, layerDelays
Вектор-строка одного или нескольких скрытых размеров слоя, hiddenSizes
Функция обучения Backpropagation, trainFcn
и возвращает слой рекуррентной нейронной сети.
Рекуррентные нейронные сети уровня аналогичны сетям прямого распространения, за исключением того, что каждый слой имеет рекуррентное соединение с задержкой отвода, связанной с ним. Это позволяет сети иметь бесконечную динамическую характеристику на входные данные временных рядов. Эта сеть аналогична временной задержке (timedelaynet) и распределенную задержку (distdelaynet) нейронные сети, которые имеют конечные входные отклики.
Этот пример показывает, как использовать рекуррентную нейронную сеть слоя для решения простой задачи временных рядов.
[X,T] = simpleseries_dataset; net = layrecnet(1:2,10); [Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,X,T); net = train(net,Xs,Ts,Xi,Ai); view(net) Y = net(Xs,Xi,Ai); perf = perform(net,Y,Ts)
perf = 6.1239e-11
distdelaynet | narnet | narxnet | preparets | removedelay | timedelaynet