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preparets
ネットワークのシミュレーションまたは学習用の入力およびターゲット時系列データの準備
説明
[
は、次の引数を取ります。Xs
,Xi
,Ai
,Ts
,EWs
,shift
] = preparets(net
,Xnf
,Tnf
,Tf
,EW
)
net
— ニューラル ネットワークXnf
— 非フィードバック入力Tnf
— 非フィードバック ターゲットTf
— フィードバック ターゲットEW
— 誤差の重み (オプション)
これは、次の引数を返します。
Xs
— シフトされた入力Xi
— 初期の入力遅延状態Ai
— 初期の層の遅延状態Ts
— シフトされたターゲットEWs
— シフトされた誤差の重みshift
—Xi
およびAi
を適切に入力するために、X
およびT
の前方から切り捨てられたタイム ステップの数。
通常、入力およびターゲット時系列の再構築は複雑でエラーが発生しやすいタスクですが、この関数はこのタスクを単純化します。これにより、初期の入力遅延状態と層の遅延状態を入力するのに必要なステップ数だけ、入力およびターゲット時系列が自動的にシフトされます。ネットワークに開ループ フィードバックがある場合、開ループの入力を定義するために必要に応じて、フィードバックのターゲットが入力にコピーされます。
異なる遅延の数やフィードバック設定を使用して新しいネットワークが設計されるたびに、preparets
で入力データとターゲット データを適宜再構築できます。また、openloop
、closeloop
、removedelay
、または adddelay
でネットワークが変換されるたびに、この関数でデータを適宜再構築できます。
例
入力引数
出力引数
バージョン履歴
R2010b で導入
参考
adddelay
| closeloop
| narnet
| narxnet
| openloop
| removedelay
| timedelaynet