Решите задачу распознавания образов с помощью сетей прямого распространения 2D слоя
Приложение Neural Net Pattern Recognition позволяет вам создать, визуализировать и обучить сети прямого распространения 2D слоя решать задачи классификации данных.
Используя это приложение, вы можете:
Импорт данных из файла, MATLAB® рабочая область или использование один из наборов данных в качестве примера.
Разделите данные в обучение, валидацию и наборы тестов.
Задайте и обучите нейронную сеть.
Оцените производительность сети с помощью перекрестной энтропийной ошибки и misclassification ошибки.
Анализируйте результаты с помощью графиков визуализации, таких как матрицы беспорядка и кривые рабочей характеристики приемника.
Сгенерируйте скрипты MATLAB, чтобы воспроизвести результаты и настроить учебный процесс.
Сгенерируйте функции, подходящие для развертывания с инструментами MATLAB Compiler™ и MATLAB Coder™, и экспортируйте в Simulink® для использования с Simulink Coder.
Панель инструментов MATLAB: На вкладке Apps, под Machine Learning and Deep Learning, кликают по значку приложения.
Командная строка MATLAB: Войти nprtool.
Приложение Neural Net Pattern Recognition обеспечивает встроенный алгоритм настройки, который можно использовать, чтобы обучить нейронную сеть.
| Алгоритм обучения | Описание |
|---|---|
Масштабированная обратная связь метода сопряженных градиентов | Масштабированная обратная связь метода сопряженных градиентов обновляет вес и значения смещения согласно масштабированному методу сопряженных градиентов. Чтобы реализовать этот алгоритм, приложение Neural Net Pattern Recognition использует |
