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Neural Net Pattern Recognition

2 層フィードフォワード ネットワークを使用したパターン認識問題の求解

説明

Neural Net Pattern Recognition アプリでは、データ分類問題を解くために、2 層フィードフォワード ネットワークの作成、可視化、学習ができます。

このアプリを使って次のことを実行できます。

  • ファイルまたは MATLAB® ワークスペースからデータをインポートするか、サンプル データ セットの 1 つを使用する。

  • 学習セット、検証セット、およびテスト セットへのデータの分割。

  • ニューラル ネットワークの定義と学習。

  • 交差エントロピー誤差と誤分類誤差率を使用したネットワーク性能の評価。

  • 混同行列や受信者動作特性曲線などの可視化プロットの使用による結果の解析。

  • 結果を再現したり、学習プロセスをカスタマイズしたりするための MATLAB スクリプトの生成。

  • MATLAB Compiler™ および MATLAB Coder™ ツールによる配布に適した関数の生成、および Simulink® Coder での使用に向けた Simulink へのエクスポート。

Neural Net Pattern Recognition app

Neural Net Pattern Recognition アプリを開く

  • MATLAB ツールストリップ: [アプリ] タブの [機械学習および深層学習] にあるアプリ アイコンをクリックします。

  • MATLAB コマンド プロンプト: nprtool と入力します。

アルゴリズム

Neural Net Pattern Recognition アプリには、ニューラル ネットワークに学習させるために使用できる組み込みの学習アルゴリズムが用意されています。

学習アルゴリズム説明

スケーリング共役勾配法逆伝播

スケーリング共役勾配法逆伝播は、スケーリング共役勾配法に従って重みとバイアスの値を更新します。

このアルゴリズムを実装するために、Neural Net Pattern Recognition アプリでは関数 trainscg を使用しています。