generateFunction

クラス: Autoencoder

(削除予定) 自己符号化器を実行する MATLAB 関数の生成

generateFunction は将来のリリースで削除される予定です。詳細については、Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflowsを参照してください。

コードの更新に関するアドバイスについては、バージョン履歴を参照してください。

構文

generateFunction(autoenc)

generateFunction(autoenc,pathname)

generateFunction(autoenc,pathname,Name,Value)

説明

generateFunction(autoenc) は、現在のディレクトリに、入力データに対して自己復号化器 autoenc を実行する完全にスタンドアロンの関数を生成します。

generateFunction(autoenc,pathname) は、pathname で指定された場所に、入力データに対して自己符号化器 autoenc を実行する完全にスタンドアロンの関数を生成します。

generateFunction(autoenc,pathname,Name,Value) は、ペアの引数 Name,Value によって指定された追加オプションを使用して、完全にスタンドアロンの関数を生成します。

入力引数

autoenc — 学習済みの自己符号化器

Autoencoder オブジェクト

学習済みの自己符号化器。Autoencoder オブジェクトとして指定します。

pathname — 生成された関数の場所

string

生成された関数の場所。string として指定します。

例: 'C:\MyDocuments\Autoencoders'

データ型: char

名前と値の引数

オプションの引数のペアを Name1=Value1,...,NameN=ValueN として指定します。ここで、Name は引数名で、Value は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後に指定しなければなりませんが、ペアの順序は重要ではありません。

R2021a より前では、コンマを使用して名前と値をそれぞれ区切り、Name を引用符で囲みます。

ShowLinks — 生成されたコードへのリンクを表示するかどうかのインジケーター

false (既定値) | true

コマンド ウィンドウに生成されたコードへのリンクを表示するかどうかのインジケーター。'ShowLinks' と、true または false のいずれかで構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

例: 'ShowLinks',true

データ型: logical

例

自己符号化器を実行する MATLAB 関数の生成

サンプル データを読み込みます。

X = iris_dataset;

隠れ層の 4 個のニューロンを使用して自己符号化器に学習させます。

autoenc = trainAutoencoder(X,4);

自己符号化器を実行するコードを生成します。MATLAB^® 関数へのリンクを表示します。

generateFunction(autoenc)

MATLAB function generated: neural_function.m
To view generated function code: edit neural_function
For examples of using function: help neural_function

特定のパスに自己符号化器のコードを生成します。

generateFunction(autoenc,'H:\Documents\Autoencoder')

MATLAB function generated: H:\Documents\Autoencoder.m
To view generated function code: edit Autoencoder
For examples of using function: help Autoencoder

ヒント

• パスとファイル名を指定しない場合、generateFunction は既定で neural_function.m という名前で M ファイルにコードを作成します。ファイル名は、generateFunction によって生成された後に変更できます。または、generateFunction を呼び出すときに入力引数 pathname を使用してパスとファイル名を指定できます。

バージョン履歴

R2015b で導入

R2026a: generateFunction は削除予定

generateFunction は将来のリリースで削除される予定です。

自己符号化器のワークフローの詳細については、以下の例とトピックを参照してください。

• ディープ ネットワーク デザイナーを使用したネットワークの構築

• 深層学習を使用した時系列異常検出

• Detect Anomalies Using Wavelet Scattering with Autoencoders

• 変分自己符号化器 (VAE) の学習によるイメージ生成

• List of Deep Learning Layer Blocks and Subsystems

• 深層学習ネットワークのコード生成

詳細については、Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflowsを参照してください。

参考

時系列モデラー | fitrnet (Statistics and Machine Learning Toolbox) | fitcnet (Statistics and Machine Learning Toolbox) | trainnet | trainingOptions | dlnetwork

トピック

• Training Neural Networks with Tabular Data
• Training Neural Networks with Time Series Data
• Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflows