MATLAB ヘルプ センター
クラス: Autoencoder
Autoencoder オブジェクトから network オブジェクトへの変換
Autoencoder
network
net = network(autoenc)
net = network(autoenc) は、自己符号化器 autoenc と等価なネットワーク オブジェクトを返します。
net
autoenc
例
すべて展開する
学習済みの自己符号化器。Autoencoder クラスのオブジェクトとして返されます。
自己符号化器 autoenc と等価なニューラル ネットワーク。network クラスのオブジェクトとして返されます。
サンプル データを読み込みます。
X = bodyfat_dataset;
X は、252 個の異なる観測値の 13 個の属性を定義する 13 行 252 列の行列です。データの詳細を表示するには、コマンド ラインで help bodyfat_dataset と入力します。
help bodyfat_dataset
属性データに対して自己符号化器に学習させます。
autoenc = trainAutoencoder(X);
自己符号化器 autoenc からネットワーク オブジェクトを作成します。
net = network(autoenc);
ネットワーク net を使用して属性を予測します。
Xpred = net(X);
実際の属性データと推定された属性データの間に線形回帰モデルを当てはめます。すべての属性データを 1 つのデータ セットとして使用して、回帰モデルの推定されたピアソン相関係数、傾き、および切片 (バイアス) を計算します。
[C, S, B] = regression(X, Xpred, 'one')
C = 0.9996
S = 0.9981
B = 0.1245
相関係数は 1 に近くなります。これは、属性データとニューラル ネットワークからの推定が互いによく似ていることを示します。
実際のデータと近似直線をプロットします。
plotregression(X, Xpred);
近似直線上にデータが表示されます。これにより、予測が実際のデータによく似ているという結論が視覚的に裏付けられます。
R2015b で導入
trainAutoencoder | Autoencoder
trainAutoencoder
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