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Neural Net Time Series

動的ニューラル ネットワークの学習による非線形時系列問題の解決

説明

Neural Net Time Series アプリでは、動的ネットワークを使用して、3 種類の非線形時系列問題を解くことができます。これは、データの選択、学習セット、検証セットおよびテスト セットへの分割、ネットワーク アーキテクチャの定義、ネットワークの学習に役立ちます。MATLAB® ワークスペースから独自のデータを選択するか、例のデータセットのいずれかを使用できます。ネットワークの学習後に、平均二乗誤差と回帰分析を使用してその性能を評価します。誤差の自己相関プロットや誤差のヒストグラムなどの可視化ツールを使用して、結果をさらに解析します。その後、テスト セットでネットワーク性能を評価できます。結果に満足できない場合、設定を変更するか、またはより大きなデータセットを使用して、ネットワークの再学習を行います。

MATLAB スクリプトを生成して、結果を再現したり、学習プロセスをカスタマイズしたりできます。学習済みのネットワークを保存して、新しいデータでテストしたり、同様の分類問題を解くために使用したりすることもできます。このアプリには、学習済みネットワークのさまざまな配布可能バージョンを生成するオプションも用意されています。たとえば、MATLAB Compiler™MATLAB Coder™、または Simulink® Coder ツールを使用して、学習済みネットワークを配布できます。

必要な製品

  • MATLAB

  • Deep Learning Toolbox™

Neural Net Time Series 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] 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: ntstool と入力します。