adaptwb
Adaptar una red con reglas de aprendizaje de pesos y sesgos
Sintaxis
[net,ar,Ac] = adapt(net,Pd,T,Ai)
Descripción
Normalmente, esta función no se llama directamente, sino indirectamente a través de la función adapt después de ajustar la función de adaptación de una red (net.adaptFcn) a ella.
[net,ar,Ac] = adapt(net,Pd,T,Ai) toma los argumentos siguientes:
net | Red neuronal |
Pd | Entradas y estados de entrada procesados con retardo |
T | Objetivos |
Ai | Estados de retardo de capa iniciales |
y devuelve
net | Red neuronal tras la adaptación |
ar | Registro de adaptación |
Ac | Combinación de las salidas de las capas y los estados de las capas iniciales |
Ejemplos
Las capas lineales usan esta función de adaptación. Aquí se crea una capa lineal con retardos de entrada de 0 y 1 y una tasa de aprendizaje de 0,5, y se adapta para producir algunos datos objetivo t cuando se le dan algunos datos de entrada x. A continuación, se representa gráficamente la respuesta, que muestra que el error de la red disminuye con el tiempo.
x = {-1 0 1 0 1 1 -1 0 -1 1 0 1};
t = {-1 -1 1 1 1 2 0 -1 -1 0 1 1};
net = linearlayer([0 1],0.5);
net.adaptFcn
[net,y,e,xf] = adapt(net,x,t);
plotresponse(t,y)
Historial de versiones
Introducido en R2010b
