feedforwardnet
(削除予定) フィードフォワード ニューラル ネットワークの生成
feedforwardnet 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。
説明
net = feedforwardnet(hiddenSizes,trainFcn)hiddenSizes の隠れ層と trainFcn によって指定される学習関数をもつフィードフォワード ニューラル ネットワークを返します。
フィードフォワード ネットワークは、一連の層で構成されます。最初の層には、ネットワーク入力からの結合があります。後続の各層には、前の層からの結合があります。最後の層は、ネットワークの出力を生成します。
フィードフォワード ネットワークは、任意の種類の入力から出力へのマッピングに使用できます。1 つの隠れ層をもち、隠れ層に十分なニューロンがあるフィードフォワード ネットワークは、任意の有限な入出力のマッピング問題に当てはめられます。
特殊なバージョンのフィードフォワード ネットワークとして、近似ネットワークやパターン認識ネットワークがあります。
フィードフォワード ネットワークのバリエーションの 1 つに、カスケード フォワード ネットワークがあります。このネットワークには、入力から各層へ、さらに各層から以降のすべての層への追加の結合があります。
例
この例では、フィードフォワード 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 つもつフィードフォワード ネットワークを作成します。
net = feedforwardnet(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);
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 = 1.4639e-04
入力引数
出力引数
バージョン履歴
R2010b で導入参考
fullyConnectedLayer | 時系列モデラー | ディープ ネットワーク デザイナー | fitrnet (Statistics and Machine Learning Toolbox) | fitcnet (Statistics and Machine Learning Toolbox) | trainnet | trainingOptions | dlnetwork
