Неглубокая многослойная нейронная сеть с feedforward может использоваться как для подбора кривой функции, так и для задач распознавания шаблона. С сложением выделенной линии задержки она также может использоваться для задач предсказания, как обсуждается в Design Time Series Time-Delay Neural Networks. В этом разделе показано, как использовать многослойную сеть. Он также иллюстрирует основные процедуры разработки любой нейронной сети.
Примечание
Функции обучения, описанные в этой теме, не ограничиваются многослойными сетями. Они могут использоваться для обучения произвольных архитектур (даже пользовательских сетей), пока их компоненты дифференцируемы.
Рабочий процесс для общего процесса проекта нейронной сети имеет семь основных шагов:
Сбор данных
Создайте сеть
Сконфигурируйте сеть
Инициализируйте веса и смещения
Обучите сеть
Валидация сети (анализ после обучения)
Используйте сеть
Шаг 1 может произойти вне рамок программного обеспечения Deep Learning Toolbox™, но этот шаг очень важен для успеха процесса проекта.
Детали этого рабочего процесса рассматриваются в следующих разделах:
Дополнительные шаги рабочего процесса рассматриваются в следующих разделах:
Для временных рядов, динамического моделирования и предсказания смотрите этот раздел:
