plotsomplanes

R2026b

(削除予定) 自己組織化マップ重み平面のプロット

plotsomplanes 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、レガシ ニューラル ネットワーク コードの dlnetwork ワークフローへの移行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。

構文

plotsomplanes(net)


説明

plotsomplanes(net) は、一連のサブプロットを生成します。i 番目のサブプロットには、層のニューロンに対する i 番目の入力の重みが示されます。負の接続が最も強い入力が黒で示され、接続が 0 の入力が赤で示され、正の接続が最も強い入力が黄色で示されます。

このプロットは、1 次元または 2 次元で組織化された層についてのみ表示されます。

このプロットは、トポロジが hextop および gridtop である SOM ネットワークをサポートしますが、トポロジが tritop または randtop である場合はサポートしません。

この関数は、関数 train で使用されている標準のプロット関数の引数を使用して呼び出すこともできます。

例

SOM 重み平面のプロット

x = iris_dataset;
net = selforgmap([5 5]);
net = train(net,x);

plotsomplanes(net)

バージョン履歴

R2008a で導入

R2026a: plotsomplanes は削除予定

plotsomplanes は将来のリリースで削除される予定です。

自己組織化マップのワークフローの詳細については、以下の例とトピックを参照してください。

• Cluster Data Using Self-Organizing Map (SOM)

• Custom Loss Functions

• Custom Training Loops

• Custom Training Loop Model Loss Functions

• モデル関数を使用したネットワークの学習

• dlarray をサポートする関数の一覧

詳細については、レガシ ニューラル ネットワーク コードの dlnetwork ワークフローへの移行を参照してください。

参考

時系列モデラー | fitrnet (Statistics and Machine Learning Toolbox) | fitcnet (Statistics and Machine Learning Toolbox) | trainnet | trainingOptions | dlnetwork

トピック

• Training Neural Networks with Tabular Data
• Training Neural Networks with Time Series Data
• レガシ ニューラル ネットワーク コードの dlnetwork ワークフローへの移行