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Reconocimiento de patrones

Entrene una red neuronal que desea generalizar a partir de entradas de ejemplo y sus clases, y entrene codificadores automáticos

Apps

Neural Net Pattern RecognitionSolve pattern recognition problem using two-layer feed-forward networks

Clases

AutoencoderAutoencoder class

Funciones

expandir todo

nprtoolAbrir la app Neural Net Pattern Recognition
viewVisualizar una red neuronal superficial
trainAutoencoderTrain an autoencoder
trainSoftmaxLayerTrain a softmax layer for classification
decodeDecode encoded data
encodeEncode input data
predictReconstruct the inputs using trained autoencoder
stackStack encoders from several autoencoders together
networkConvert Autoencoder object into network object
patternnetGenerar una red de reconocimiento de patrones
lvqnetLearning vector quantization neural network
trainTrain shallow neural network
trainlmRetropropagación Levenberg-Marquardt
trainbrBayesian regularization backpropagation
trainscgRetropropagación de gradiente conjugado escalado
trainrpResilient backpropagation
mseFunción de rendimiento normalizada de error cuadrático medio
rocReceiver operating characteristic
plotconfusionPlot classification confusion matrix
ploterrhistRepresentar un histograma de error
plotperformRepresentar el rendimiento de la red
plotregressionRepresentar una regresión lineal
plotrocRepresentar la característica de funcionamiento del receptor
plottrainstateRepresentar valores de estado de entrenamiento
crossentropyNeural network performance
genFunctionGenerate MATLAB function for simulating shallow neural network

Ejemplos y procedimientos

Diseño básico

Escalabilidad y eficiencia del entrenamiento

Soluciones óptimas

Clasificación

  • Crab Classification
    This example illustrates using a neural network as a classifier to identify the sex of crabs from physical dimensions of the crab.
  • Wine Classification
    This example illustrates how a pattern recognition neural network can classify wines by winery based on its chemical characteristics.
  • Cancer Detection
    This example shows how to train a neural network to detect cancer using mass spectrometry data on protein profiles.
  • Character Recognition
    This example illustrates how to train a neural network to perform simple character recognition.

Codificadores automáticos

Conceptos