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network
クラス: Autoencoder
Autoencoder
オブジェクトから network
オブジェクトへの変換
入力引数
autoenc
— 学習済みの自己符号化器
Autoencoder
オブジェクト
学習済みの自己符号化器。Autoencoder
クラスのオブジェクトとして返されます。
出力引数
例
自己符号化器からのネットワークの作成
標本データを読み込みます。
X = bodyfat_dataset;
X は、252 個の異なる観測値の 13 個の属性を定義する 13 行 252 列の行列です。データの詳細を表示するには、コマンド ラインで help bodyfat_dataset
と入力します。
属性データに対して自己符号化器に学習させます。
autoenc = trainAutoencoder(X);
自己符号化器 autoenc
からネットワーク オブジェクトを作成します。
net = network(autoenc);
ネットワーク net
を使用して属性を予測します。
Xpred = net(X);
実際の属性データと推定された属性データの間に線形回帰モデルを当てはめます。すべての属性データを 1 つのデータセットとして使用して、回帰モデルの推定されたピアソン相関係数、勾配、および切片 (バイアス) を計算します。
[C, S, B] = regression(X, Xpred, 'one')
C = 0.9996
S = 0.9981
B = 0.1245
相関係数は 1 に近くなります。これは、属性データとニューラル ネットワークからの推定が互いによく似ていることを示します。
実際のデータと近似直線をプロットします。
plotregression(X, Xpred);
近似直線上にデータが表示されます。これにより、予測が実際のデータによく似ているという結論が視覚的に裏付けられます。
バージョン履歴
R2015b で導入
MATLAB コマンド
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コマンドを MATLAB コマンド ウィンドウに入力して実行してください。Web ブラウザーは MATLAB コマンドをサポートしていません。
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