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trainr

学習関数を使用したランダムな順序のインクリメンタル学習

構文

net.trainFcn = 'trainr'
[net,tr] = train(net,...)

説明

trainr は直接呼び出されません。代わりに、net.trainFcn プロパティが 'trainr' に設定されているネットワークに対し、train によって呼び出され、次のようになります。

net.trainFcn = 'trainr' は、ネットワークの trainFcn プロパティを設定します。

[net,tr] = train(net,...) は、trainr を使用してネットワークに学習させます。

trainr は、増分更新を伴う重み学習規則とバイアス学習規則を使用して、入力が与えられるたびにネットワークに学習させます。入力はランダムな順序で与えられます。

学習は trainr の学習パラメーターに従って行われます。以下に、学習パラメーターとその既定値を示します。

net.trainParam.epochs1000

最大学習エポック数

net.trainParam.goal0

性能目標

net.trainParam.max_fail6検証エラーの最大回数
net.trainParam.show25

表示間のエポック数 (表示なしは NaN)

net.trainParam.showCommandLinefalse

コマンド ライン出力の生成

net.trainParam.showWindowtrue

学習 GUI の表示

net.trainParam.timeinf

最大学習時間 (秒単位)

ネットワークの利用

competlayer または selforgmap を呼び出すことによって、trainr を使用する標準的なネットワークを作成できます。trainr を使用して学習が行われるようにカスタム ネットワークを準備するには、以下のようにします。

  1. net.trainFcn'trainr' に設定します。これにより、net.trainParamtrainr の既定のパラメーターに設定されます。

  2. net.inputWeights{i,j}.learnFcn を学習関数に設定します。

  3. net.layerWeights{i,j}.learnFcn を学習関数に設定します。

  4. net.biases{i}.learnFcn を学習関数に設定します。(重みとバイアスの学習パラメーターは、与えられた学習関数に応じて自動的に既定値に設定されます。)

ネットワークに学習させるには、次のようにします。

  1. net.trainParam プロパティを目的の値に設定します。

  2. 重みとバイアスの学習パラメーターを目的の値に設定します。

  3. train を呼び出します。

学習の例については、help competlayer および help selforgmap を参照してください。

アルゴリズム

各エポックでは、すべての学習ベクトル (またはシーケンス) が、エポックごとに異なるランダムな順序で 1 回ずつ与えられ、それらが与えられるたびにしかるべき方法でネットワークと重みおよびバイアスの値が更新されます。

次のいずれかの条件が満たされると、学習が停止します。

  • epochs (反復回数) の最大数に達する。

  • 性能が goal に最小化される。

  • time の最大値を超える。

バージョン履歴

R2006a より前に導入

参考