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distdelaynet

分散型遅延ネットワーク

構文

distdelaynet(delays,hiddenSizes,trainFcn)

説明

分散型遅延ネットワークは、フィードフォワード ネットワークに似ていますが、入力と層の重みにタップ付き遅延線が関連付けられている点が異なります。これにより、ネットワークが時系列の入力データに対して有限の動的応答を行うことが可能になります。このネットワークは、入力の重みのみに遅延がある、時間遅れニューラル ネットワーク (timedelaynet) にも似ています。

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

delays

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 = 'trainlm')

これは、分散型遅延ニューラル ネットワークを返します。

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この例では、簡単な時系列の問題を解くために分散型遅延ニューラル ネットワークに学習させる方法を示します。

[X,T] = simpleseries_dataset;
net = distdelaynet({1:2,1:2},10);
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,X,T);
net = train(net,Xs,Ts,Xi,Ai);

Figure Neural Network Training (12-Apr-2022 00:52:21) contains an object of type uigridlayout.

view(net)

Y = net(Xs,Xi,Ai);
perf = perform(net,Y,Ts)
perf = 0.0323

バージョン履歴

R2010b で導入