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layrecnet

層再帰型ニューラル ネットワーク

構文

layrecnet(layerDelays,hiddenSizes,trainFcn)

説明

層再帰型ニューラル 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、各層に、それに関連付けられたタップ遅延付きの再帰的な結合があります。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無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、有限の入力応答を行う、時間遅れニューラル ネットワーク (timedelaynet) および分散型遅延ニューラル ネットワーク (distdelaynet) に似ています。

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

layerDelays

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、層再帰型ニューラル ネットワークを返します。

再帰型ニューラル ネットワーク

層再帰型ニューラル ネットワークを使用して簡単な時系列の問題を解きます。

[X,T] = simpleseries_dataset;
net = layrecnet(1:2,10);
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,X,T);
net = train(net,Xs,Ts,Xi,Ai);
view(net)
Y = net(Xs,Xi,Ai);
perf = perform(net,Y,Ts)
perf =

   6.1239e-11

R2010b で導入