cascadeforwardnet

(削除予定) カスケードフォワード ニューラル ネットワークの生成

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cascadeforwardnet 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

net = cascadeforwardnet(hiddenSizes,trainFcn)

説明

net = cascadeforwardnet(hiddenSizes,trainFcn) は、サイズが hiddenSizes の隠れ層と trainFcn によって指定される学習関数をもつ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。

例

例

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ライブ スクリプトを開く

この例では、カスケードフォワード ニューラル ネットワークを使用して簡単な問題を解く方法を説明します。

学習データを読み込みます。

[x,t] = simplefit_dataset;

1 行 94 列の行列 x には入力値が含まれ、1 行 94 列の行列 t には関連付けられたターゲット出力値が含まれます。

サイズが 10 の隠れ層を 1 つもつカスケードフォワード ネットワークを作成します。 

net = cascadeforwardnet(10);

学習データを使用してネットワーク net に学習させます。

net = train(net,x,t);

Figure Neural Network Training (24-Jan-2026 18:24:05) contains an object of type uigridlayout.

学習済みネットワークを表示します。

view(net)

学習済みネットワークを使用してターゲットを推定します。

y = net(x);

学習済みネットワーク性能を評価します。既定の性能関数は、平均二乗誤差です。

perf = perform(net,y,t)
perf = 
1.9372e-05

入力引数

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ネットワークの隠れ層のサイズ。行ベクトルとして指定します。ベクトルの長さはネットワークの隠れ層の数を決定します。

例: たとえば、[10,8,5] のように、最初の隠れ層のサイズが 10、2 番目のサイズが 8、3 番目のサイズが 5 である 3 つの隠れ層を持つネットワークを指定できます。

入力と出力のサイズは 0 に設定されます。これらのサイズは、学習データに従って学習中に調整されます。

データ型: single | double

学習関数名。次のいずれかに指定します。

学習関数アルゴリズム
'trainlm'

レーベンバーグ・マルカート法

'trainbr'

ベイズ正則化

'trainbfg'

BFGS 準ニュートン法

'trainrp'

弾性逆伝播法

'trainscg'

スケーリング共役勾配法

'traincgb'

Powell・Beale リスタート付き共役勾配法

'traincgf'

Fletcher・Powell 共役勾配法

'traincgp'

Polak・Ribiére 共役勾配法

'trainoss'

1 ステップ割線法

'traingdx'

可変学習率勾配降下法

'traingdm'

モーメンタム項付き勾配降下法

'traingd'

勾配降下法

例: たとえば、'traingdx' のように、可変学習率勾配降下法アルゴリズムを学習アルゴリズムとして指定できます。

データ型: char

出力引数

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カスケードフォワード ニューラル ネットワーク。network オブジェクトとして返されます。

バージョン履歴

R2010b で導入

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参考

| (Statistics and Machine Learning Toolbox) | (Statistics and Machine Learning Toolbox) | | |

トピック