patternnet

パターン認識ネットワークの生成

構文

net = patternnet(hiddenSizes,trainFcn,performFcn)

net = patternnet(hiddenSizes,trainFcn,performFcn) は、hiddenSizes の隠れ層サイズ、trainFcn で指定された学習関数、performFcn で指定された性能関数をもつパターン認識ニューラルネットワークを返します。

パターン認識ネットワークは、ターゲットクラスに応じた入力の分類を学習できるフィードフォワードネットワークです。パターン認識ネットワークのターゲットデータは、要素 i が 1 である以外は、すべてがゼロ値のベクトルで構成されます (i はそのターゲットデータが表すクラス)。

この例では、アヤメの花を分類するパターン認識ネットワークを設計する方法を説明します。

学習データを読み込みます。

[x,t] = iris_dataset;

サイズが 10 の隠れ層を 1 つもつパターンネットワークを作成します。

net = patternnet(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);

Figure Neural Network Training (20-Jul-2024 17:03:47) contains an object of type uigridlayout.

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,t,y)

perf = 
0.0302

classes = vec2ind(y);

ネットワークの隠れ層のサイズ。行ベクトルとして指定します。ベクトルの長さはネットワークの隠れ層の数を決定します。

例: たとえば、[10,8,5] のように、最初の隠れ層のサイズが 10、2 番目のサイズが 8、3 番目のサイズが 5 である 3 つの隠れ層を持つネットワークを指定できます。

入力と出力のサイズは 0 に設定されます。これらのサイズは、学習データに従って学習中に調整されます。

データ型: single | double

学習関数名。次のいずれかに指定します。