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resetState

신경망의 상태 파라미터 재설정

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구문

netUpdated = resetState(net)

설명

예제

netUpdated = resetState(net)은 신경망의 상태 파라미터를 재설정합니다. 이 함수를 사용하여 순환 신경망(예: LSTM 신경망)의 상태를 재설정하십시오.

예제

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시퀀스 예측마다 신경망 상태를 재설정합니다.

사전 훈련된 장단기 기억(LSTM) 신경망 dlnetJapaneseVowels를 불러옵니다. 이것은 [1]과 [2]에서 설명한 Japanese Vowels 데이터 세트에서 훈련된 신경망입니다. 이 신경망은 미니 배치 크기 27을 가지며 시퀀스 길이를 기준으로 정렬된 시퀀스에서 훈련되었습니다.

load dlnetJapaneseVowels

신경망 아키텍처를 표시합니다.

net.Layers
ans = 
  4x1 Layer array with layers:

     1   'sequenceinput'   Sequence Input    Sequence input with 12 dimensions
     2   'lstm'            LSTM              LSTM with 100 hidden units
     3   'fc'              Fully Connected   9 fully connected layer
     4   'softmax'         Softmax           softmax

테스트 데이터를 불러옵니다.

load JapaneseVowelsTestData

시퀀스를 분류하고 신경망 상태를 업데이트합니다.

X = XTest{94};
[scores,state] = predict(net,X,InputDataFormats="CT");
net.State = state;
label = scores2label(scores,classNames)
label = categorical
     3

업데이트된 신경망을 사용하여 다른 시퀀스를 분류합니다.

X = XTest{1};
scores = predict(net,X,InputDataFormats="CT");
label = scores2label(scores,classNames)
label = categorical
     7

최종 예측과 참 레이블을 비교합니다.

trueLabel = TTest(1)
trueLabel = categorical
     1

신경망의 업데이트된 상태가 분류에 부정적인 영향을 주었을 수 있습니다. 신경망 상태를 재설정하고 시퀀스에 대해 예측을 다시 수행합니다.

net = resetState(net);
scores = predict(net,X,InputDataFormats="CT");
label = scores2label(scores,classNames)
label = categorical
     1

입력 인수

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신경망으로, dlnetwork 객체로 지정됩니다.

resetState 함수는 net에 상태 파라미터가 있는 경우에만 유효합니다(예: LSTM 계층과 같은 순환 계층을 하나 이상 포함하는 신경망). 입력 신경망에 상태 파라미터가 없으면 함수는 영향을 미치지 않으며 입력 신경망을 반환합니다.

출력 인수

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업데이트된 신경망으로, dlnetwork 객체로 반환됩니다.

resetState 함수는 net에 상태 파라미터가 있는 경우에만 유효합니다(예: LSTM 계층과 같은 순환 계층을 하나 이상 포함하는 신경망). 입력 신경망에 상태 파라미터가 없으면 함수는 영향을 미치지 않으며 입력 신경망을 반환합니다.

참고 문헌

[1] M. Kudo, J. Toyama, and M. Shimbo. "Multidimensional Curve Classification Using Passing-Through Regions." Pattern Recognition Letters. Vol. 20, No. 11–13, pages 1103–1111.

[2] UCI Machine Learning Repository: Japanese Vowels Dataset. https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Japanese+Vowels

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버전 내역

R2017b에 개발됨

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참고 항목

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