Преобразуйте обратную связь нейронной сети с обратной связью в разомкнутый контур
net = openloop(net)
[net,xi,ai] = openloop(net,xi,ai)
net = openloop(net) берет нейронную сеть и открывает любую обратную связь с обратной связью. Для каждого выхода обратной связи i свойство которого net.outputs{i}.feedbackMode является 'closed', он заменяет свои связанные веса слоя обратной связи новыми входными и входными весовыми соединениями. The net.outputs{i}.feedbackMode для свойства задано значение 'open', и net.outputs{i}.feedbackInput задается индекс нового входа. Наконец, значение net.outputs{i}.feedbackDelays вычитается из задержек входных весов обратной связи (т.е. к значениям задержек замененных весов слоя).
[net,xi,ai] = openloop(net,xi,ai) преобразует сеть с обратной связью и ее текущие входные состояния задержки xi и состояния задержки слоя ai в форму разомкнутого контура.
Здесь сеть NARX спроектирована в разомкнутый контур форме, а затем преобразована в форму с обратной связью, затем преобразована назад.
[X,T] = simplenarx_dataset;
net = narxnet(1:2,1:2,10);
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,X,{},T);
net = train(net,Xs,Ts,Xi,Ai);
view(net)
Yopen = net(Xs,Xi,Ai)
net = closeloop(net)
view(net)
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,X,{},T);
Yclosed = net(Xs,Xi,Ai);
net = openloop(net)
view(net)
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,X,{},T);
Yopen = net(Xs,Xi,Ai)
Для примеров по использованию closeloop и openloop для реализации многоступенчатого предсказания см. narxnet и narnet.