A neurális hálózati eszközkészlet funkcióinak listája
[net, TR, Ac, El] = vonat (net, Pd, Tl, Ai, Q, TS, VV, TV)
info = trainb (kód)
A TRAINB nem hívható közvetlenül. Egy függvény hívásához a TRAIN-ot hívni kell a hálózaton, definiálásakor a NET.trainFcn tulajdonság "trainb" -ra van állítva.
A TRAINB a hálózatot a súlyok és az offsetek batch módban történő módosításával vonatja. A súlyok és eltolódások az összes bemeneti adat teljes átvitelét követően módosulnak.
Bemeneti paraméterek:- NET - neurális hálózat;
- Pd-vektorok bemeneti késleltetés;
- Tl - réteg szabványok vektorai;
- Ai - a bemeneti késedelmek kezdeti feltételei;
- Q a csomag mérete;
- TS - idő lépések;
- VV - üres mátrix vagy kontrollvektorok szerkezete;
- TV - üres mátrix vagy tesztvektorok szerkezete.
- NET - képzett hálózat;
- TR - rekord, beleértve a képzési paramétereket;
- TR.epoch - a képzési korszakok száma;
- TR.perf a képzési paraméter;
- TR.vperf - ellenőrzési paraméter;
- TR.tperf - teszt paraméter;
- Ac - a réteg teljes hozama az utolsó korszakra;
- El - rétegbeli hibák az elmúlt korszakban.
- net.trainParam.epochs - (100) - A képzési korszakok maximális száma;
- net.trainParam.show - (25) - A grafikonok közötti időszakok száma (NaN - grafikon nélkül);
- net.trainParam.goal - (0) - Stop állapot a szabványtól való eltérés esetén;
- net.trainParam.time - (inf) - Maximális képzési idő másodpercben;
- net.trainParam.max_fail - (5) - A vezérlő tömb maximális hibáinak száma.
- Pd - NoxNixTS sejtkészlet, amelyek mindegyik eleme P-mátrix DijxQ;
- Tl - NlxTS sejtek, amelyek mindegyike P-mátrix VixQ;
- Ai - NlxLD cellák, amelyeknek mindegyike Ai egy SixQ mátrix;
- Ni = net.numInputs
- Nl = net.numLayers
- LD = net.numLayerDelays
- Ri = net.inputs.size
- Si = net.layers.size
- Vi = net.targets.size
- Dij = Ri * hossza (net.inputWeights.delays)
- VV.PD, TV.PD - Vezérlés / teszt bemeneti késleltetések;
- VV.Tl, TV.Tl - A réteg ellenőrzési / tesztelési szabványai;
- VV.Ai, TV.Ai - a vizsgálati / vizsgálati tömb kezdeti feltételeinek bevitele;
- VV.Q, TV.Q - A teszt / teszt tömbök csomagmérete;
- VV.TS, TV.TS - A teszt / tesztmező időbeli lépései.
Az ellenőrző vektorokat az edzés idő előtti leállítására használják, ha a vektorok vezérlőrendszerén a hálózati teljesítménymutató a soron következő MAX_FAIL periódusoknál tovább javul vagy marad. A tesztvektorokat a hálózat további tesztelésére használják az általánosító tulajdonságok értékeléséhez, és nem befolyásolják a hálózat képzési folyamatát.
A TRAINB (CODE) a CODE karakterláncokra vonatkozó információkat adja vissza:- "pnames" - a képzési paraméterek neve;
- 'pdefaults' - alapértelmezett gyakorló paraméterek;
A TRAINB-t használó szabványos hálózat a NEWLIN funkciók segítségével hozható létre.
Annak érdekében, hogy hozzon létre egy olyan egyéni hálózatot, amelyet a TRAINB-vel kell edzeni, a következőket kell tennie:
1) Állítsa a NET.trainFcn-t "trainb" -ként. Ezért a NET.trainParam értékek a TRAINB függvény alapértelmezett értékei.
2) Állítsa be a NET.inputWeights.learnFcn tanulási funkciókat.
3) Állítsa be a NET.layerWeights.learnFcn tanulási funkcióit.
4) Állítsa be a NET.biases.learnFcn tanulási funkciókat. (A súlyok és eltolódások paraméterei automatikusan kiválasztásra kerülnek a kiválasztott tanulási funkciók alapértelmezett értékeként)
A hálózat képzése érdekében:
1) Állítsa be a NET.trainParam tulajdonságait.
2) Adja meg a súlyok és eltolódások képzési paramétereihez szükséges értékeket.
3) Hívja a TRAIN funkciót.
Minden tömeg és eltolás az egyes korszakok után az oktatási funkciónak megfelelően módosul (az egyik a bemeneti vektorok teljes készletén keresztül halad).
A képzés leáll, ha az alábbi feltételek valamelyike igaz:
1) Elérte az "EPOCHS" korszakok maximális számát.
2) A "TIME" maximális edzési idő értéke túllépve.
3) A teljesítmény eléri a "CÉL" értéket.
4) A funkció vezérlési értéke több, mint "MAX_FAIL" időszakonként emelkedett utoljára csökkentett (ellenőrző tömb használatával).