浅層ニューラル ネットワークの学習の展開
ヒント
深層学習のコード生成については、コード生成を参照してください。
MATLAB® Runtime を使用して、モデルに学習をさせる関数を展開します。MATLAB 関数からのスタンドアロン アプリケーションの作成 (MATLAB Compiler)の説明に従って、ニューラル ネットワークに学習をさせる MATLAB コードを展開できます。
次のメソッドと関数は、展開モードではサポートされていません。
学習の進行状況ダイアログ。
MATLAB コードまたは Simulink® ブロックを生成するための
genFunction
およびgensim
view
メソッドnctool
,nftool
,nnstart
,nprtool
,ntstool
プロット関数 (
plotperform
、plottrainstate
、ploterrhist
、plotregression
、plotfit
など)関数
perceptron
、newlind
、elmannet
以下は、ネットワークの学習を展開する方法の例です。ニューラル ネットワークに学習をさせるスクリプト、たとえば mynntraining.m
を作成します。
% Create the predictor and response (target) x = [0.054 0.78 0.13 0.47 0.34 0.79 0.53 0.6 0.65 0.75 0.084 0.91 0.83 0.53 0.93 0.57 0.012 0.16 0.31 0.17 0.26 0.69 0.45 0.23 0.15 0.54]; t = [0.46 0.079 0.42 0.48 0.95 0.63 0.48 0.51 0.16 0.51 1 0.28 0.3]; % Create and display the network net = fitnet(); disp('Training fitnet') % Train the network using the data in x and t net = train(net,x,t); % Predict the responses using the trained network y = net(x); % Measure the performance perf = perform(net,y,t)
コマンド ラインを使用して、スクリプト mynntraining.m
をコンパイルします。
mcc -m 'mynntraining.m'
mcc
は MATLAB Compiler™ を呼び出してプロンプトでコードをコンパイルします。フラグ –m
は MATLAB 関数をコンパイルして、スタンドアロンの実行可能ファイルを生成します。EXE ファイルがローカル コンピューターの作業ディレクトリに作成されます。
コンパイルした EXE アプリケーションを MATLAB がインストールされていないコンピューターで実行するには、MATLAB Runtime をダウンロードしてインストールする必要があります。作業フォルダーに作成された readme.txt
には、展開要件の詳細が記載されています。