trainru

教師なしランダム順序重み/バイアス学習

構文

net.trainFcn = 'trainru' [net,tr] = train(net,...)

trainru は直接呼び出されません。代わりに、net.trainFcn プロパティが 'trainru' に設定されているネットワークに対し、train によって呼び出され、次のようになります。

net.trainFcn = 'trainru' は、ネットワークの trainFcn プロパティを設定します。

[net,tr] = train(net,...) は、trainru を使用してネットワークに学習させます。

trainru は、増分更新を伴う重み学習規則とバイアス学習規則を使用して、入力が与えられるたびにネットワークに学習させます。入力はランダムな順序で与えられます。

学習は trainru の学習パラメーターに従って行われます。以下に、学習パラメーターをその既定値と共に示します。

`net.trainParam.epochs`	`1000`	最大学習エポック数
`net.trainParam.show`	`25`	表示間のエポック数 (表示なしは `NaN`)
`net.trainParam.showCommandLine`	`false`	コマンドライン出力の生成
`net.trainParam.showWindow`	`true`	学習 GUI の表示
`net.trainParam.time`	`Inf`	最大学習時間 (秒単位)

trainru を使用して学習が行われるようにカスタムネットワークを準備するには、以下のようにします。

net.trainFcn を 'trainru' に設定します。これにより、net.trainParam が trainru の既定のパラメーターに設定されます。
各 net.inputWeights{i,j}.learnFcn を学習関数に設定します。
各 net.layerWeights{i,j}.learnFcn を学習関数に設定します。
各 net.biases{i}.learnFcn を学習関数に設定します。(重みとバイアスの学習パラメーターは、与えられた学習関数に応じて自動的に既定値に設定されます。)

ネットワークに学習させるには、次のようにします。

各エポックでは、すべての学習ベクトル (またはシーケンス) が、エポックごとに異なるランダムな順序で 1 回ずつ与えられ、それらが与えられるたびにしかるべき方法でネットワークと重みおよびバイアスの値が更新されます。

次のいずれかの条件が満たされると、学習が停止します。

R2010b で導入