Поток операций для процесса проектирования нейронной сети имеет семь первичных шагов. Темы, на которые ссылаются, обсуждают основные идеи позади шагов 2, 3, и 5.
Соберите данные
Создайте сеть — Создают Объект Нейронной сети
Сконфигурируйте сеть — Конфигурируют Мелкие Вводы и выводы Нейронной сети
Инициализируйте веса и смещения
Обучите сеть — Концепции Обучения Нейронной сети
Проверьте сеть
Используйте сеть
Сбор данных на шаге 1 обычно происходит вне среды программного обеспечения Deep Learning Toolbox™, но это обсуждено в общих чертах в Многоуровневых Мелких Нейронных сетях и Обучении Обратной связи. Детали других шагов и обсуждения шагов 4, 6, и 7, обсуждены в темах, характерных для типа сети.
Программное обеспечение Deep Learning Toolbox использует сетевой объект, чтобы хранить всю информацию, которая задает нейронную сеть. Эта тема описывает основные компоненты нейронной сети и показывает, как они создаются и хранятся в сетевом объекте.
После того, как нейронная сеть была создана, она должна быть сконфигурирована и затем обучена. Настройка включает расположение сети так, чтобы это было совместимо с задачей, которую вы хотите решить, как задано выборочными данными. После того, как сеть была сконфигурирована, корректируемые сетевые параметры (названный весами и смещениями) должны быть настроены, так, чтобы производительность сети была оптимизирована. Этот настраивающий процесс упоминается как обучение сети. Настройка и обучение требуют, чтобы сети предоставили данные в качестве примера. Эта тема показывает, как отформатировать данные для представления к сети. Это также объясняет конфигурацию сети и две формы сетевого обучения: инкрементное учебное и пакетное обучение.