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timedelaynet

時間遅れニューラル ネットワーク

構文

timedelaynet(inputDelays,hiddenSizes,trainFcn)

説明

時間遅れネットワークは、フィードフォワード ネットワークに似ていますが、入力の重みに、それに関連付けられたタップ付き遅延線があります。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有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、入力の重みに加えて層の重みにも遅延がある、分散型遅延ニューラル ネットワーク (distdelaynet) にも似ています。

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

inputDelays

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、時間遅れニューラル ネットワークを返します。

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学習セットを分割します。後で閉ループ モードで予測を行うために、Xnew を使用します。

[X,T] = simpleseries_dataset;
Xnew = X(81:100);
X = X(1:80);
T = T(1:80);

時間遅れネットワークに学習させて、最初の 80 個の観測値でシミュレーションを行います。

net = timedelaynet(1:2,10);
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,X,T);
net = train(net,Xs,Ts,Xi,Ai);
view(net)

ネットワーク性能を計算します。

[Y,Xf,Af] = net(Xs,Xi,Ai);
perf = perform(net,Ts,Y);

閉ループ モードで 20 タイム ステップ先の予測を実行します。

[netc,Xic,Aic] = closeloop(net,Xf,Af);
view(netc)

y2 = netc(Xnew,Xic,Aic);

R2010b で導入