adaptwb
R2026b(제거될 예정임) 가중치와 편향 학습 규칙을 사용하여 신경망 적응
adaptwb 함수는 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다. 자세한 내용은 Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflows 항목을 참조하십시오.
코드 업데이트에 대한 자세한 지침은 버전 내역 항목을 참조하십시오.
구문
[net,ar,Ac] = adapt(net,Pd,T,Ai)
설명
일반적으로 이 함수는 직접 호출되지 않습니다. 대신에 신경망의 적응 함수(net.adaptFcn)를 이 함수에 설정한 후 함수 adapt를 통해 간접적으로 호출합니다.
[net,ar,Ac] = adapt(net,Pd,T,Ai)는 다음과 같은 인수를 받습니다.
net | 신경망 |
Pd | 처리를 마치고 지연된 입력 상태 및 입력값 |
T | 목표값 |
Ai | 초기 계층 지연 상태 |
그런 후 다음을 반환합니다.
net | 적응 후의 신경망 |
ar | 적응 기록 |
Ac | 결합된 초기 계층 상태 및 계층 출력값 |
예제
선형 계층에서 이 적응 함수가 사용됩니다. 입력 지연 0과 1, 학습률 0.5인 선형 계층을 만들고 입력 데이터 x가 주어진 경우 목표 데이터 t를 생성하도록 선형 계층을 적응시킵니다. 그런 후 시간이 지날수록 신경망의 오차가 감소함을 보여주는 응답을 플로팅합니다.
x = {-1 0 1 0 1 1 -1 0 -1 1 0 1};
t = {-1 -1 1 1 1 2 0 -1 -1 0 1 1};
net = linearlayer([0 1],0.5);
net.adaptFcn
[net,y,e,xf] = adapt(net,x,t);
plotresponse(t,y)
