Main Content

신경망 패턴 인식

2계층 피드포워드 신경망을 사용하여 패턴 인식 문제 풀기

설명

신경망 패턴 인식 앱을 사용하면 2계층 피드포워드 신경망을 만들고 시각화하고 훈련시켜 데이터 분류 문제를 풀 수 있습니다.

이 앱을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 파일이나 MATLAB® 작업 공간에서 데이터를 가져오거나 예제 데이터 세트 중 하나 사용.

  • 데이터를 훈련 세트, 검증 세트, 테스트 세트로 분할.

  • 신경망 정의 및 훈련.

  • 교차 엔트로피 오차와 오분류 오차를 사용하여 신경망 성능 평가.

  • 혼동행렬, 수신자 조작 특성 곡선과 같은 시각화 플롯을 사용하여 결과 분석.

  • 결과를 다시 생성하고 훈련 과정을 사용자 지정하는 MATLAB 스크립트 생성.

  • MATLAB Compiler™MATLAB Coder™ 툴과 함께 배포하기에 적절한 함수를 생성하고, Simulink® Coder에서 사용할 수 있도록 Simulink로 내보내기.

Neural Net Pattern Recognition app

신경망 패턴 인식 앱 열기

  • MATLAB 툴스트립: 탭의 머신러닝 및 딥러닝에서 앱 아이콘을 클릭합니다.

  • MATLAB 명령 프롬프트: nprtool을 입력합니다.

알고리즘

신경망 패턴 인식 앱은 신경망을 훈련시키는 데 사용할 수 있는 기본 제공 훈련 알고리즘을 제공합니다.

훈련 알고리즘설명

스케일링된 켤레 기울기 역전파

스케일링된 켤레 기울기 역전파는 스케일링된 켤레 기울기법에 따라 가중치와 편향 값을 업데이트합니다.

이 알고리즘을 구현하기 위해 신경망 패턴 인식 앱은 trainscg 함수를 사용합니다.