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、コード生成と深層ニューラル ネットワークの展開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 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。

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。

参考

トピック