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competlayer

구문

competlayer(numClasses,kohonenLR,conscienceLR)

설명

경쟁 계층은 입력 벡터를 지정된 개수만큼의 클래스로 분류하는 방법을 학습하며, 이때 벡터 간의 유사성에 따라 가급적 각 클래스에 동일한 개수의 벡터가 포함되도록 분류합니다.

competlayer(numClasses,kohonenLR,conscienceLR)은 다음과 같은 인수를 받습니다.

numClasses

입력값을 분류할 클래스의 개수(디폴트 값 = 5)

kohonenLR

Kohonen 가중치의 학습률(디폴트 값 = 0.01)

conscienceLR

양심(conscience) 편향의 학습률(디폴트 값 = 0.001)

그런 다음 numClasses개의 뉴런을 갖는 경쟁 계층을 반환합니다.

예제

모두 축소

이 예제에서는 150개의 붓꽃을 6개의 클래스로 분류하도록 경쟁 계층을 훈련시키는 방법을 보여줍니다.

inputs = iris_dataset;
net = competlayer(6);
net = train(net,inputs);

{"String":"Figure Neural Network Training (24-Jul-2022 21:37:03) contains an object of type uigridlayout.","Tex":[],"LaTex":[]}

view(net)

outputs = net(inputs);
classes = vec2ind(outputs);

버전 내역

R2010b에 개발됨

참고 항목

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