closeloop

R2026b

(제거될 예정임) 신경망의 개루프 피드백을 폐루프로 변환

closeloop 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 = closeloop(net)
[net,xi,ai] = closeloop(net,xi,ai)


설명

net = closeloop(net)은 신경망을 받아 모든 개루프 피드백을 닫습니다. 속성 net.outputs{i}.feedbackMode가 'open'인 각 피드백 출력값 i에 대해, 이 함수는 연결된 피드백 입력값과 입력 가중치를 출력에서 온 계층 가중치 연결로 대체합니다. net.outputs{i}.feedbackMode 속성은 'closed'로 설정되고, net.outputs{i}.feedbackInput 속성은 빈 행렬로 설정됩니다. 마지막으로, net.outputs{i}.feedbackDelays의 값이 피드백 계층 가중치의 지연(즉, 대체된 입력 가중치의 지연 값)에 더해집니다.

[net,xi,ai] = closeloop(net,xi,ai)는 개루프 신경망과 그 현재 입력 지연 상태 xi, 계층 지연 상태 ai를 폐루프 형태로 변환합니다.

예제

NARX 신경망을 폐루프 형태로 변환하기

이 예제에서는 개루프 형태로 NARX 신경망을 설계한 다음 폐루프 형태로 변환하는 방법을 보여줍니다.

[X,T] = simplenarx_dataset;
net = narxnet(1:2,1:2,10);
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,X,{},T);
net = train(net,Xs,Ts,Xi,Ai);

view(net)

Yopen = net(Xs,Xi,Ai);
net = closeloop(net);
view(net)

[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,X,{},T);
Yclosed = net(Xs,Xi,Ai);

버전 내역

R2010b에 개발됨

R2026a: closeloop 함수는 제거될 예정임

closeloop 함수는 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다.

시계열 데이터를 사용하여 신경망을 훈련시키려면 다음 옵션 중 하나를 사용하십시오.

• 시계열 모델러 앱 — 시계열 데이터를 위한 신경망을 대화형 방식으로 설계하고 훈련시킵니다.

• trainnet — 신경망을 훈련시킵니다. 신경망 아키텍처나 훈련 알고리즘에 더 많은 유연성이 필요한 경우 이 함수를 사용하십시오.

시계열 데이터 워크플로에 대해 자세히 알아보려면 다음 예제와 항목을 참조하십시오.

• Training Neural Networks with Time Series Data

• 딥러닝을 사용한 시계열 전망

• Create and Train NARX Network for Time Series Forecasting

• 장단기 기억 신경망

• Example Deep Learning Network Architectures

자세한 내용은 Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflows 항목을 참조하십시오.

참고 항목

시계열 모델러 | trainnet | trainingOptions | dlnetwork

도움말 항목

• Training Neural Networks with Time Series Data
• Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflows