Классифицируйте наблюдения с помощью модели классификации нейронных сетей
Statistics and Machine Learning Toolbox / Классификация
Блок ClassificationNeuralNetwork Predict классифицирует наблюдения с помощью объекта классификации нейронных сетей (ClassificationNeuralNetwork или CompactClassificationNeuralNetwork) для классификации мультиклассов.
Импортируйте обученный объект классификации в блок путем определения имени переменной рабочей области, которая содержит объект. Входной порт x получает наблюдение (данные о предикторе), и выходной порт label, возвращает предсказанную метку класса для наблюдения. Можно добавить дополнительный выходной порт score, который возвращает предсказанные баллы класса или апостериорные вероятности.
Add output port for predicted class scores — Добавьте второй выходной порт для предсказанных баллов классаУстановите флажок, чтобы включать второй выходной порт score в блок ClassificationNeuralNetwork Predict.
Параметры блоков:
ShowOutputScore |
| Ввод: символьный вектор |
Значения:
'off' | 'on' |
Значение по умолчанию:
'off' |
Задайте тип данных для label выход. Тип может быть наследован в виде перечислимого типа данных или описан как объект типа данных, такой как Simulink.NumericType.
Когда вы выбираете наследованную опцию, программное обеспечение ведет себя можно следующим образом:
Inherit: Inherit via back propagation (значение по умолчанию для числовых и логических меток) — Simulink автоматически определяет Label data type блока во время распространения типа данных (см. Распространение Типа данных (Simulink)). В этом случае блок использует тип данных нисходящего блока или объекта сигнала.
Inherit: auto (значение по умолчанию для нечисловых меток) — блок использует автозаданную перечислимую переменную типа данных. Например, предположите имя переменной рабочей области, заданное Select trained machine learning model myMdl, и метками класса является class 1 и class 2. Затем соответствующими значениями label является myMdl_enumLabels.class_1 и myMdl_enumLabels.class_2. Блок преобразует метки класса в допустимые идентификаторы MATLAB при помощи matlab.lang.makeValidName функция.
Для получения дополнительной информации о типах данных, смотрите Типы данных Управления Сигналов (Simulink).
Нажмите кнопку Show data type assistant
, чтобы отобразить Data Type Assistant, который помогает вам установить атрибуты типа данных. Для получения дополнительной информации смотрите, Задают Типы данных Используя Ассистент Типа данных (Simulink).
Поддерживаемые типы данных зависят от меток, используемых в модели, заданной Select trained machine learning model.
Если модель использует числовые или логические метки, поддерживаемыми типами данных является Inherit: Inherit via back propagation (значение по умолчанию), doubleединственный, halfint8uint8int16uint16int32uint32int64uint64, boolean, фиксированная точка и объект типа данных.
Если модель использует нечисловые метки, поддерживаемыми типами данных является Inherit: auto (значение по умолчанию), Enum: <class name>, и объект типа данных.
Параметры блоков: LabelDataTypeStr |
| Ввод: символьный вектор |
Значения: 'Inherit: Inherit via back propagation' | 'Inherit: auto' | 'double' | 'single' | 'half' | 'int8' | 'uint8' | 'int16' | 'uint16' | 'int32' | 'uint32' | 'int64' | 'uint64' | 'boolean' | 'fixdt(1,16)' | 'fixdt(1,16,0)' | 'fixdt(1,16,2^0,0)' | 'Enum: <class name>' | '<data type expression>' |
Значение по умолчанию: 'Inherit: Inherit via back propagation' (для числовых и логических меток) | 'Inherit: auto' (для нечисловых меток) |
Задайте тип данных для score выход. Тип может быть наследован, задан непосредственно или описан как объект типа данных, такой как Simulink.NumericType.
Когда вы выбираете Inherit: auto, блок использует правило, которое наследовало тип данных.
Для получения дополнительной информации о типах данных, смотрите Типы данных Управления Сигналов (Simulink).
Нажмите кнопку Show data type assistant, чтобы отобразить Data Type Assistant, который помогает вам установить атрибуты типа данных. Для получения дополнительной информации смотрите, Задают Типы данных Используя Ассистент Типа данных (Simulink).
Параметры блоков: ScoreDataTypeStr |
| Ввод: символьный вектор |
Значения: 'Inherit: auto' | 'double' | 'single' | 'half' | 'int8' | 'uint8' | 'int16' | 'uint16' | 'int32' | 'uint32' | 'int64' | 'uint64' | 'boolean' | 'fixdt(1,16)' | 'fixdt(1,16,0)' | 'fixdt(1,16,2^0,0)' | '<data type expression>' |
Значение по умолчанию: 'Inherit: auto' |
Задайте тип данных для внутренних непреобразованных баллов. Тип может быть наследован, задан непосредственно или описан как объект типа данных, такой как Simulink.NumericType.
Когда вы выбираете Inherit: auto, блок использует правило, которое наследовало тип данных.
Для получения дополнительной информации о типах данных, смотрите Типы данных Управления Сигналов (Simulink).
Нажмите кнопку Show data type assistant, чтобы отобразить Data Type Assistant, который помогает вам установить атрибуты типа данных. Для получения дополнительной информации смотрите, Задают Типы данных Используя Ассистент Типа данных (Simulink).
Можно задать этот параметр только если модель, заданная Select trained machine learning model использует преобразование счета кроме 'none' (значение по умолчанию, то же самое как 'identity').
Если модель не использует преобразований счета ('none' или 'identity'), затем можно задать тип данных счета при помощи Score data type.
Если модель использует преобразование счета кроме 'none' или 'identity', затем можно задать тип данных непреобразованных необработанных баллов при помощи этого параметра и задать тип данных преобразованных баллов при помощи Score data type.
Можно изменить опцию преобразования счета путем определения 'ScoreTransform' аргумент значения имени во время обучения, или путем изменения ScoreTransform свойство после обучения.
Параметры блоков: RawScoreDataTypeStr |
| Ввод: символьный вектор |
Значения: 'Inherit: auto' | 'double' | 'single' | 'half' | 'int8' | 'uint8' | 'int16' | 'uint16' | 'int32' | 'uint32' | 'int64' | 'uint64' | 'boolean' | 'fixdt(1,16)' | 'fixdt(1,16,0)' | 'fixdt(1,16,2^0,0)' | '<data type expression>' |
Значение по умолчанию: 'Inherit: auto' |
Output layer data type — Тип данных итогового полносвязного слояInherit: Inherit via internal rule (значение по умолчанию) | double | single | half | int8 | uint8 | int16 | uint16 | int32 | uint32 | int64 | uint64 | boolean | fixdt(1,16) | fixdt(1,16,0) | fixdt(1,16,2^0,0) | <data type expression>Задайте тип данных для выходного слоя. Тип может быть наследован, задан непосредственно или описан как объект типа данных, такой как Simulink.NumericType.
Когда вы выбираете Inherit: Inherit via internal rule, блок использует внутреннее правило, чтобы определить тип выходных данных. Внутреннее правило выбирает тип данных, который оптимизирует числовую точность, эффективность и размер сгенерированного кода, при принятии во внимание свойств оборудования целевого процессора. Программное обеспечение не может всегда оптимизировать КПД и числовую точность одновременно.
Для получения дополнительной информации о типах данных, смотрите Типы данных Управления Сигналов (Simulink).
Нажмите кнопку Show data type assistant, чтобы отобразить Data Type Assistant, который помогает вам установить атрибуты типа данных. Для получения дополнительной информации смотрите, Задают Типы данных Используя Ассистент Типа данных (Simulink).
Параметры блоков: OutputLayerDataTypeStr |
| Ввод: символьный вектор |
Значения: 'Inherit: Inherit via internal rule' | 'double' | 'single' | 'half' | 'int8' | 'uint8' | 'int16' | 'uint16' | 'int32' | 'uint32' | 'int64' | 'uint64' | 'boolean' | 'fixdt(1,16)' | 'fixdt(1,16,0)' | 'fixdt(1,16,2^0,0)' | '<data type expression>' |
Значение по умолчанию: 'Inherit: auto' |
Output layer minimum — Минимальное значение для итогового полносвязного слоя[] (значение по умолчанию) | скалярНижнее значение выходной области значений внутренней переменной слоя проверило Simulink.
Simulink использует минимальное значение, чтобы выполнить:
Проверка диапазона параметра (см., Задает Минимальные и Максимальные значения для Параметров блоков (Simulink)) для некоторых блоков.
Проверка диапазона симуляции (см., Указывает Диапазоны сигнала (Simulink) и Включает Проверку диапазона Симуляции (Simulink)).
Автоматическое масштабирование типов данных с фиксированной точкой.
Оптимизация кода, который вы генерируете из модели. Эта оптимизация может удалить алгоритмический код и влиять на результаты некоторых режимов симуляции, такие как SIL или режим external mode. Для получения дополнительной информации смотрите, Оптимизируют использование заданных минимальных и максимальных значений (Embedded Coder).
Примечание
Параметр Output layer minimum не насыщает или отсекает выходной сигнал значения слоя.
Параметры блоков: OutputLayerOutMin |
| Ввод: символьный вектор |
Значения: '[]' | скаляр |
Значение по умолчанию: '[]' |
Output layer maximum — Максимальное значение для итогового полносвязного слоя[] (значение по умолчанию) | скалярВерхнее значение выходной области значений внутренней переменной слоя проверило Simulink.
Simulink использует максимальное значение, чтобы выполнить:
Проверка диапазона параметра (см., Задает Минимальные и Максимальные значения для Параметров блоков (Simulink)) для некоторых блоков.
Проверка диапазона симуляции (см., Указывает Диапазоны сигнала (Simulink) и Включает Проверку диапазона Симуляции (Simulink)).
Автоматическое масштабирование типов данных с фиксированной точкой.
Оптимизация кода, который вы генерируете из модели. Эта оптимизация может удалить алгоритмический код и влиять на результаты некоторых режимов симуляции, такие как SIL или режим external mode. Для получения дополнительной информации смотрите, Оптимизируют использование заданных минимальных и максимальных значений (Embedded Coder).
Примечание
Параметр Output layer maximum не насыщает или отсекает выходной сигнал значения слоя.
Параметры блоков: OutputLayerOutMax |
| Ввод: символьный вектор |
Значения: '[]' | скаляр |
Значение по умолчанию: '[]' |
Layer 1 data type — Тип данных первого полносвязного слояInherit: Inherit via internal rule (значение по умолчанию) | double | single | half | int8 | uint8 | int16 | uint16 | int32 | uint32 | int64 | uint64 | boolean | fixdt(1,16) | fixdt(1,16,0) | fixdt(1,16,2^0,0) | <data type expression>Задайте тип данных для первого слоя. Тип может быть наследован, задан непосредственно или описан как объект типа данных, такой как Simulink.NumericType.
Когда вы выбираете Inherit: Inherit via internal rule, блок использует внутреннее правило, чтобы определить тип данных. Внутреннее правило выбирает тип данных, который оптимизирует числовую точность, эффективность и размер сгенерированного кода, при принятии во внимание свойств оборудования целевого процессора. Программное обеспечение не может всегда оптимизировать КПД и числовую точность одновременно.
Для получения дополнительной информации о типах данных, смотрите Типы данных Управления Сигналов (Simulink).
Нажмите кнопку Show data type assistant, чтобы отобразить Data Type Assistant, который помогает вам установить атрибуты типа данных. Для получения дополнительной информации смотрите, Задают Типы данных Используя Ассистент Типа данных (Simulink).
Обученная нейронная сеть может иметь больше чем один полносвязный слой, исключая выходной слой.
Можно задать тип данных для каждого отдельного слоя для первых 10 слоев. Задайте тип данных Layer n data type для каждого слоя. Типом данных первого слоя является Layer 1 data type, типом данных второго слоя является Layer 2 data type и так далее.
Можно задать тип данных для слоев 11 к k, где k является общим количеством слоев, при помощи типа данных Additional layer(s) data type. Параметрами блоков для Additional layer(s) data type является Layer11DataTypeStr.
Типы данных Layer n data type и Additional layer(s) data type могут быть наследованы, заданы непосредственно или описаны как объект типа данных, такой как Simulink.NumericType. Эти типы данных поддерживают те же значения как Layer 1 data type.
Параметры блоков: Layer1DataTypeStr |
| Ввод: символьный вектор |
Значения: 'Inherit: Inherit via internal rule' | 'double' | 'single' | 'half' | 'int8' | 'uint8' | 'int16' | 'uint16' | 'int32' | 'uint32' | 'int64' | 'uint64' | 'boolean' | 'fixdt(1,16)' | 'fixdt(1,16,0)' | 'fixdt(1,16,2^0,0)' | '<data type expression>' |
Значение по умолчанию: 'Inherit: auto' |
Layer 1 minimum — Минимальное значение для первого полносвязного слоя[] (значение по умолчанию) | скалярНижнее значение области значений внутренней переменной первого слоя проверило Simulink.
Simulink использует минимальное значение, чтобы выполнить:
Проверка диапазона параметра (см., Задает Минимальные и Максимальные значения для Параметров блоков (Simulink)) для некоторых блоков.
Проверка диапазона симуляции (см., Указывает Диапазоны сигнала (Simulink) и Включает Проверку диапазона Симуляции (Simulink)).
Автоматическое масштабирование типов данных с фиксированной точкой.
Оптимизация кода, который вы генерируете из модели. Эта оптимизация может удалить алгоритмический код и влиять на результаты некоторых режимов симуляции, такие как SIL или режим external mode. Для получения дополнительной информации смотрите, Оптимизируют использование заданных минимальных и максимальных значений (Embedded Coder).
Примечание
Параметр Layer 1 minimum не насыщает или отсекает первый сигнал значения слоя.
Обученная нейронная сеть может иметь больше чем один полносвязный слой, исключая выходной слой.
Можно указать, что нижнее значение области значений внутренней переменной каждого отдельного слоя проверило Simulink для первых 10 слоев. Задайте нижнее значение Layer n minimum для каждого слоя. Минимальным значением первого слоя является Layer 1 minimum, минимальным значением второго слоя является Layer 2 minimum и так далее.
Можно задать нижнее значение для слоев 11 к k, где k является общим количеством слоев, при помощи Additional layer(s) minimum. Параметрами блоков для Additional layer(s) minimum является Layer11OutMin.
Layer n minimum и Additional layer(s) minimum поддерживают те же значения как Layer 1 minimum.
Параметры блоков: Layer1OutMin |
| Ввод: символьный вектор |
Значения: '[]' | скаляр |
Значение по умолчанию: '[]' |
Layer 1 maximum — Максимальное значение для первого полносвязного слоя[] (значение по умолчанию) | скалярВерхнее значение области значений внутренней переменной первого слоя проверило Simulink.
Simulink использует максимальное значение, чтобы выполнить:
Проверка диапазона параметра (см., Задает Минимальные и Максимальные значения для Параметров блоков (Simulink)) для некоторых блоков.
Проверка диапазона симуляции (см., Указывает Диапазоны сигнала (Simulink) и Включает Проверку диапазона Симуляции (Simulink)).
Автоматическое масштабирование типов данных с фиксированной точкой.
Оптимизация кода, который вы генерируете из модели. Эта оптимизация может удалить алгоритмический код и влиять на результаты некоторых режимов симуляции, такие как SIL или режим external mode. Для получения дополнительной информации смотрите, Оптимизируют использование заданных минимальных и максимальных значений (Embedded Coder).
Примечание
Параметр Layer 1 maximum не насыщает или отсекает первый сигнал значения слоя.
Обученная нейронная сеть может иметь больше чем один полносвязный слой, исключая выходной слой.
Можно указать, что верхнее значение области значений внутренней переменной каждого отдельного слоя проверило Simulink для первых 10 слоев. Задайте верхнее значение Layer n maximum для каждого слоя. Максимальным значением первого слоя является Layer 1 maximum, максимальным значением второго слоя является Layer 2 maximum и так далее.
Можно задать верхнее значение для слоев 11 к k, где k является общим количеством слоев, при помощи Additional layer(s) maximum. Параметрами блоков для Additional layer(s) maximum является Layer11OutMax.
Layer n maximum и Additional layer(s) maximum поддерживают те же значения как Layer 1 maximum.
Параметры блоков: Layer1OutMax |
| Ввод: символьный вектор |
Значения: '[]' | скаляр |
Значение по умолчанию: '[]' |
Типы данных |
|
Прямое сквозное соединение |
|
Многомерные сигналы |
|
Сигналы переменного размера |
|
Обнаружение пересечения нулем |
|
ClassificationSVM Predict | ClassificationEnsemble Predict | ClassificationTree Predict
