patternnet
패턴 인식 신경망 생성
설명
은 크기가 net
= patternnet(hiddenSizes
,trainFcn
,performFcn
)hiddenSizes
인 은닉 계층, trainFcn
으로 지정되는 훈련 함수, performFcn
으로 지정되는 성능 함수를 갖는 패턴 인식 신경망을 반환합니다.
패턴 인식 신경망은 목표 클래스에 따라 입력값을 분류하도록 훈련시킬 수 있는 피드포워드 신경망입니다. 패턴 인식 신경망의 목표 데이터는 요소 i
에만 1이 있고 나머지는 모두 0인 벡터로 구성되어야 합니다. 여기서 i
는 목표 데이터가 나타내는 클래스입니다.
예제
패턴 인식 신경망 생성 및 훈련시키기
이 예제에서는 붓꽃을 분류하는 패턴 인식 신경망을 설계하는 방법을 보여줍니다.
훈련 데이터를 불러옵니다.
[x,t] = iris_dataset;
은닉 계층 크기가 10인 패턴 신경망을 생성합니다.
net = patternnet(10);
훈련 데이터를 사용하여 신경망 net
을 훈련시킵니다.
net = train(net,x,t);
훈련된 신경망을 표시합니다.
view(net)
훈련된 신경망을 사용하여 목표값을 추정합니다.
y = net(x);
훈련된 신경망의 성능을 평가합니다. 디폴트 성능 함수는 평균 제곱 오차입니다.
perf = perform(net,t,y)
perf = 0.0302
classes = vec2ind(y);
입력 인수
hiddenSizes
— 은닉 계층의 크기
10 (디폴트 값) | 행 벡터
신경망의 은닉 계층의 크기로, 행 벡터로 지정됩니다. 벡터의 길이는 신경망의 은닉 계층의 개수를 결정합니다.
예: 예를 들어, 첫 번째 은닉 계층의 크기가 10이고 두 번째 은닉 계층의 크기가 8이고 세 번째 은닉 계층의 크기가 5인, 은닉 계층을 3개 갖는 신경망을 [10,8,5]
와 같이 지정할 수 있습니다.
입력 크기와 출력 크기는 0으로 설정됩니다. 입력 크기와 출력 크기는 훈련 데이터에 따라 소프트웨어에 의해 훈련 중에 조정됩니다.
데이터형: single
| double
trainFcn
— 훈련 함수 이름
'trainscg'
(디폴트 값) | 'trainbr'
| 'trainbfg'
| 'trainrp'
| 'trainlm'
| ...
훈련 함수 이름으로, 다음 중 하나로 지정됩니다.
훈련 함수 | 알고리즘 |
---|---|
'trainlm' | Levenberg-Marquardt |
'trainbr' | 베이즈 정규화 |
'trainbfg' | BFGS 준뉴턴 |
'trainrp' | 탄력적 역전파 |
'trainscg' | 스케일링된 켤레 기울기 |
'traincgb' | Powell/Beale 재시작 알고리즘을 사용한 켤레 기울기 |
'traincgf' | Fletcher-Powell 켤레 기울기 |
'traincgp' | Polak-Ribiére 켤레 기울기 |
'trainoss' | 1스텝 할선법 |
'traingdx' | 가변 학습률 경사하강법 |
'traingdm' | 모멘텀을 사용한 경사하강법 |
'traingd' | 경사하강법 |
예: 예를 들어, 'traingdx'
와 같이 훈련 알고리즘으로 가변 학습률 경사하강법 알고리즘을 지정할 수 있습니다.
훈련 함수에 대한 자세한 내용은 얕은 다층 신경망 훈련시키고 적용하기 및 다층 신경망 훈련 함수 선택하기 항목을 참조하십시오.
데이터형: char
performFcn
— 성능 함수
문자형 벡터
성능 함수. 디폴트 값은 'crossentropy'
입니다.
이 인수는 신경망의 성능을 측정하는 데 사용할 함수를 정의합니다. 성능 함수는 훈련 중에 신경망 성능을 계산하는 데 사용됩니다.
함수 목록을 보려면 MATLAB 명령 창에 help nnperformance
를 입력하십시오.
출력 인수
net
— 패턴 인식 신경망
network
객체
패턴 인식 신경망으로, network
객체로 반환됩니다.
버전 내역
R2010b에 개발됨
참고 항목
competlayer
| lvqnet
| network
| nprtool
| selforgmap
MATLAB 명령
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