Функции адаптации и обучение нейронных сетей


Перед тем как заняться обучением нейронных сетей, вам обязательно следует ознакомиться с этими функциями.

adapt

Адаптация параметров сети

adaptwb

Функция установки режима адаптации

train

Обучение нейронной сети

trainb

Групповое обучение нейронной сети

trainbfg

Алгоритм обучения Бройтона, Флетчера, Гольдфарба и Шано BFGS)

trainbr

Алгоритм обучения BR с  регуляризацией по Байесу

traincgb

Алгоритм обучения CGB на основе метода сопряженного градиента с об­рат­ным распространением и рестартами в модификации Пауэла – Биеле

trainc

Обучение нейронной сети c циклическим представлением входа

traincgf

Алгоритм Флетчера – Ривса CGF

traincgp

Алгоритм Полака – Рибейры CGP

traingd

Алгоритм градиентного спуска GD

traingda

Алгоритм градиентного спуска с выбором параметра скорости настройки GDA

traingdm

Алгоритм градиентного спуска с возмущением GDM

traingdx

Алгоритм градиентного спуска с возмущением и адаптацией
параметра скорости настройки GDX

trainlm

Алгоритм Левенберга – Марквардта LM

trainoss

Одношаговый алгоритм метода секущей OSS

trainr

Обучение нейронной сети в режиме случайного представления входа

trainrp

Пороговый алгоритм обратного распространения ошибки Rprop

trains

Адаптивное обучение нейронной сети с последовательным
представлением входов

trainscg

Алгоритм обучения SCG

Поэтому из выше всего сказанного можно сделать вывод, что вам необходимо просмотреть много дополнительной информации и альтернатив!


Добавить комментарий


Защитный код
Обновить

Сайт создан в Seo-Dubna.ru