Neural Net Pattern Recognition

Классификация данных путем настройки двухслойной сети прямого распространения

Описание

Приложение Neural Net Pattern Recognition поможет вам решить задачу классификации данных с помощью двухслойной сети прямого распространения. Он помогает вам выбрать данные, разделить их на наборы для обучения, валидации и тестирования, определить сетевую архитектуру и обучить сеть. Вы можете выбрать свои собственные данные из MATLAB® рабочей области или использовать один из примерных наборов данных. После обучения сети оцените ее эффективность с помощью перекрестной энтропии и процентной ошибки неправильной классификации. Далее анализируйте результаты с помощью инструментов визуализации, таких как матрицы неточностей и кривые рабочих характеристик приемника. Затем можно оценить эффективность сети на тестовом наборе. Если вы не удовлетворены результатами, можно переобучить сеть с измененными настройками или на большем наборе данных.

Можно сгенерировать скрипты MATLAB, чтобы воспроизвести результаты или настроить процесс обучения. Можно также сохранить обученную сеть, чтобы протестировать на новых данных или использовать для решения аналогичных задач классификации. Приложение также предоставляет опцию генерировать различные развертываемые версии вашей обученной сети. Для примера можно развернуть обученную сеть с помощью MATLAB Compiler™, MATLAB Coder™ или Simulink® Инструменты кодера.

Требуемые продукты

  • MATLAB

  • Deep Learning Toolbox™

Откройте приложение Neural Net Pattern Recognition

  • MATLAB Toolstrip: На вкладке Apps, в разделе Machine Learning, щелкните значок приложения.

  • Командная строка MATLAB: Ввод nprtool.

См. также

Приложения

Функции

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте