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 71: | Строка 71: | ||
− | + | Данные для обучения | |
− | |||
− | |||
inputs = [1:10]; | inputs = [1:10]; | ||
− | targets =inputs.*inputs; | + | targets =inputs.*inputs; |
− | Создание сети | + | |
− | hiddenLayerSize = | + | Создание сети и задание количества нейронов в скрытом слое |
+ | hiddenLayerSize = 1; | ||
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) | |
Результат для 2,4,6,8,10,12 нейронных сетей. Красная линия - тренировочный набор. Синяя - результат работы сети. | Результат для 2,4,6,8,10,12 нейронных сетей. Красная линия - тренировочный набор. Синяя - результат работы сети. | ||
[[Файл:graph12345.png]] | [[Файл:graph12345.png]] |