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cascadeforwardnet

カスケードフォワード ニューラル ネットワーク

構文

cascadeforwardnet(hiddenSizes,trainFcn)

説明

カスケードフォワード ネットワークはフィードフォワード ネットワークに似ていますが、入力および前の各層から後続の層への結合が含まれます。

フィードフォワード ネットワークと同様に、2 層以上のカスケードネットワークは、隠れニューロンが十分にある場合、任意の有限な入出力関係をうまく学習できます。

cascadeforwardnet(hiddenSizes,trainFcn) は、次の引数を取ります。

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 = 'trainlm')

これは、新しいカスケードフォワード ニューラル ネットワークを返します。

カスケード ネットワークの作成と学習

ここでは、カスケード ネットワークを作成して、簡単な近似問題について学習させます。

[x,t] = simplefit_dataset;
net = cascadeforwardnet(10);
net = train(net,x,t);
view(net)
y = net(x);
perf = perform(net,y,t)
perf =

   1.9372e-05

R2010b で導入