Редактирование: Нейронные сети - теория и приложения.
Внимание! Вы не авторизовались на сайте. Ваш IP-адрес будет публично видимым, если вы будете вносить любые правки. Если вы войдёте или создадите учётную запись, правки вместо этого будут связаны с вашим именем пользователя, а также у вас появятся другие преимущества.
Правка может быть отменена. Пожалуйста, просмотрите сравнение версий, чтобы убедиться, что это именно те изменения, которые вас интересуют, и нажмите «Записать страницу», чтобы изменения вступили в силу.
Текущая версия | Ваш текст | ||
Строка 68: | Строка 68: | ||
Кроме того, можно использовать инструменты NNToolbox прямо в коде | Кроме того, можно использовать инструменты NNToolbox прямо в коде | ||
− | |||
− | + | inputs = [1:1:100]; | |
− | + | targets =[2:2:200]; | |
− | + | ||
− | + | Создание сети и задание количества нейронов в скрытом слое | |
− | + | hiddenLayerSize = 1; | |
− | |||
− | Создание сети | ||
− | hiddenLayerSize = | ||
net = fitnet(hiddenLayerSize); | net = fitnet(hiddenLayerSize); | ||
− | + | Деление данных на набор для обучения,валидации и тестирования. | |
− | |||
− | |||
− | |||
net.divideParam.trainRatio = 80/100; | net.divideParam.trainRatio = 80/100; | ||
net.divideParam.valRatio = 20/100; | net.divideParam.valRatio = 20/100; | ||
net.divideParam.testRatio = 0/100; | net.divideParam.testRatio = 0/100; | ||
− | Обучение | + | Обучение сети |
[net,tr] = train(net,inputs,targets); | [net,tr] = train(net,inputs,targets); | ||
Тестирование | Тестирование | ||
− | |||
outputs = net(inputs); | outputs = net(inputs); | ||
− | + | errors = gsubtract(targets,outputs); | |
− | + | performance = perform(net,targets,outputs) | |
− | |||
− | |||
− | |||
− |