얕은 신경망 아키텍처 정의

얕은 신경망 아키텍처와 알고리즘 정의

함수

network 사용자 지정 얕은 신경망 만들기

예제 및 방법

사용자 지정 신경망

신경망 객체 만들기
신경망 객체의 기본 구성요소를 만들고 학습합니다.
얕은 신경망의 입력값과 출력값 구성하기
configure 함수를 사용하여 훈련에 앞서 신경망을 수동으로 구성하는 방법을 알아봅니다.
얕은 신경망 데이터 구조 이해하기
입력 데이터 구조의 형식이 신경망 시뮬레이션에 어떤 영향을 주는지 알아봅니다.
Edit Shallow Neural Network Properties
Customize network architecture using its properties and use and train the custom network.

과거의 신경망과 대체 신경망

적응 신경망 필터
동작 중에 환경 변화에 반응하는 적응 선형 시스템을 설계합니다.
퍼셉트론 신경망
간단한 분류 문제를 위한 퍼셉트론 신경망의 아키텍처, 설계 및 훈련에 대해 알아봅니다.
2-입력 퍼셉트론을 사용한 분류
4개의 입력 벡터를 2개의 범주로 분류하도록 2-입력 하드 리밋 뉴런을 훈련시킵니다.
Outlier Input Vectors
A 2-input hard limit neuron is trained to classify 5 input vectors into two categories.
Normalized Perceptron Rule
A 2-input hard limit neuron is trained to classify 5 input vectors into two categories.
Linearly Non-separable Vectors
A 2-input hard limit neuron fails to properly classify 5 input vectors because they are linearly non-separable.
방사형 기저 신경망
방사형 기저 신경망을 설계하고 사용하는 방법을 알아봅니다.
방사형 기저 근사
이 예제에서는 NEWRB 함수를 사용하여 데이터 점 집합으로 정의된 함수를 근사하는 방사형 기저 신경망을 만듭니다.
Radial Basis Underlapping Neurons
A radial basis network is trained to respond to specific inputs with target outputs.
Radial Basis Overlapping Neurons
A radial basis network is trained to respond to specific inputs with target outputs.
GRNN Function Approximation
This example uses functions NEWGRNN and SIM.
PNN 분류
이 예제에서는 NEWPNN 함수와 SIM 함수를 사용합니다.
Probabilistic Neural Networks
Use probabilistic neural networks for classification problems.
일반화 회귀 신경망
함수 근사를 위한 일반화된 회귀 신경망(GRNN)을 설계하는 방법을 알아봅니다.
Learning Vector Quantization (LVQ) Neural Networks
Create and train a Learning Vector Quantization (LVQ) Neural Network.
학습 벡터 양자화
주어진 목표값에 따라 입력 벡터를 분류하도록 LVQ 신경망을 훈련시킵니다.
선형 신경망
주어진 입력 벡터 세트를 입력하면 이에 대응하는 목표 벡터를 출력값으로 생성하는 선형 신경망을 설계합니다.
Linear Prediction Design
This example illustrates how to design a linear neuron to predict the next value in a time series given the last five values.
적응 선형 예측
이 예제에서는 신호의 현재 값과 지난 4개 값이 주어졌을 때 적응 선형 계층이 다음 값을 예측하도록 학습하는 방법을 보여줍니다.

개념

신경망 설계를 위한 워크플로
신경망 설계 과정의 주요 단계를 알아봅니다.
Neuron Model
Learn about a single-input neuron, the fundamental building block for neural networks.
Neural Network Architectures
Learn architecture of single- and multi-layer networks.