深層学習後のエクスポートに関して

2 ビュー (過去 30 日間)
Masashige Tayasu
Masashige Tayasu 2020 年 11 月 12 日
コメント済み: Masashige Tayasu 2020 年 12 月 3 日
特徴量11、予測値1でNeural Net Fitting というアプリを用いて学習を行わせました.
Neural Net Fittingは関数近似の一種だと考えているのですが、学習後、近似された関数を得る事は可能なのでしょうか.
また、その学習データをもとに新しいデータセットを用いて実用出来る範囲の予測値(またはその範囲内の誤差)か知りたいのですが
そのメソッドについて詳細に教えて頂けますでしょうか.

回答 (1 件)

Naoya
Naoya 2020 年 11 月 17 日
Neural Fitting (nftool) で生成するネットワークは、ユニットと重みの行列積とバイアスを加算したものに活性化関数を適用したもので構成されます。
学習済のネットワークのフォワード処理については、Neural Fitting (nftool) の Deploy Solution 画面の [MATLAB Function] または [MATLAB Matrix-Only Function] より 低水準な演算構成で実現した mファイルを生成することができます。
※ こちらより近似関数 (推論関数) を確認することができます
  1 件のコメント
Masashige Tayasu
Masashige Tayasu 2020 年 12 月 3 日
ご回答ありがとうございます。 mファイルの生成はできましたが、どちらに近似関数 (推論関数)が書いてあるのかわからないのですが、お教えいただけませんか?

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