layrecnet

層再帰型ニューラルネットワーク

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構文

layrecnet(layerDelays,hiddenSizes,trainFcn)

説明

例

layrecnet(layerDelays,hiddenSizes,trainFcn) は、次の引数を取ります。

増加する 0 または正の遅延から成る行ベクトル layerDelays
1 つ以上の隠れ層のサイズの行ベクトル hiddenSizes
逆伝播学習関数 trainFcn

これは、層再帰型ニューラルネットワークを返します。

層再帰型ニューラルネットワークは、フィードフォワードネットワークに似ていますが、各層に、それに関連付けられたタップ遅延付きの再帰的な結合があります。これにより、ネットワークが時系列の入力データに対して無限の動的応答を行うことが可能になります。このネットワークは、有限の入力応答を行う、時間遅れニューラルネットワーク (timedelaynet) および分散型遅延ニューラルネットワーク (distdelaynet) に似ています。

例

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再帰型ニューラルネットワーク

ライブスクリプトを開く

この例では、層再帰型ニューラルネットワークを使用して簡単な時系列の問題を解く方法を示します。

[X,T] = simpleseries_dataset;
net = layrecnet(1:2,10);
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,X,T);
net = train(net,Xs,Ts,Xi,Ai);

Figure Neural Network Training (27-Jul-2023 15:35:06) contains an object of type uigridlayout.

view(net)

Y = net(Xs,Xi,Ai);
perf = perform(net,Y,Ts)

perf = 6.1239e-11

入力引数

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`layerDelays` — 入力遅延
`[1:2]` (既定値) | 行ベクトル

0 または正の入力遅延。増加する行ベクトルとして指定します。

`hiddenSizes` — 隠れ層のサイズ
`10` (既定値) | 行ベクトル

隠れ層のサイズ。1 つ以上の要素の行ベクトルとして指定します。

`trainFcn` — 学習関数名
`'trainlm'` (既定値) | `'trainbr'` | `'trainbfg'` | `'trainrp'` | `'trainscg'` | ...

学習関数名。次のいずれかに指定します。

学習関数	アルゴリズム
`'trainlm'`	レーベンバーグ・マルカート法
`'trainbr'`	ベイズ正則化
`'trainbfg'`	BFGS 準ニュートン法
`'trainrp'`	弾性逆伝播法
`'trainscg'`	スケーリング共役勾配法
`'traincgb'`	Powell・Beale リスタート付き共役勾配法
`'traincgf'`	Fletcher・Powell 共役勾配法
`'traincgp'`	Polak・Ribiére 共役勾配法
`'trainoss'`	1 ステップ割線法
`'traingdx'`	可変学習率勾配降下法
`'traingdm'`	モーメンタム項付き勾配降下法
`'traingd'`	勾配降下法