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elmannet
Elman ニューラル ネットワーク
構文
elmannet(layerdelays,hiddenSizes,trainFcn)
説明
Elman ネットワークは、タップ遅延付きの層の再帰的な結合が追加されたフィードフォワード ネットワーク (feedforwardnet
) です。
完全に動的な導関数計算 (fpderiv
および bttderiv
) を利用できるため、歴史的な理由や研究を目的とする場合を除き、Elman ネットワークの使用は推奨されなくなっています。より正確な学習を行うには、時間遅れニューラル ネットワーク (timedelaynet
)、層再帰型ニューラル ネットワーク (layrecnet
)、NARX ニューラル ネットワーク (narxnet
)、および NAR ニューラル ネットワーク (narnet
) を試してください。
1 つ以上の隠れ層がある Elman ネットワークは、隠れ層にニューロンが十分にある場合、任意の動的な入出力関係をうまく学習できます。ただし、Elman ネットワークは (遅延結合を無視する staticderiv
を使用する) 簡略化された導関数計算を使用するため、学習の信頼性が低下します。
elmannet(layerdelays,hiddenSizes,trainFcn)
は、次の引数を取ります。
layerdelays | 増加する 0 または正の遅延から成る行ベクトル (既定値 = 1:2) |
hiddenSizes | 1 つ以上の隠れ層のサイズの行ベクトル (既定値 = 10) |
trainFcn | 学習関数 (既定値 = |
これは、Elman ニューラル ネットワークを返します。
例
バージョン履歴
R2010b で導入
参考
preparets
| removedelay
| timedelaynet
| layrecnet
| narnet
| narxnet