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Rete neurale per il pattern recognition

Risolve il problema del pattern recognition utilizzando reti feed-forward a due livelli

Descrizione

L’app Neural Net Pattern Recognition consente di creare, visualizzare e addestrare reti feed-forward a due livelli per risolvere i problemi di classificazione dei dati.

Con questa applicazione è possibile:

  • Importare i dati da un file, dal workspace MATLAB® o utilizzare uno dei set di dati di esempio.

  • Suddividere i dati in set di addestramento, convalida e prova.

  • Definire e addestrare una rete neurale.

  • Valutare le performance della rete utilizzando l'errore di entropia incrociata e l’errore di errata classificazione.

  • Analizzare i risultati utilizzando grafici di visualizzazione, come matrici di confusione e curve caratteristiche di funzionamento del ricevitore.

  • Generare script MATLAB per riprodurre i risultati e personalizzare il processo di addestramento.

  • Generare funzioni adatte a essere utilizzate con gli strumenti MATLAB Compiler™ e MATLAB Coder™ e adatte a essere esportate in Simulink® per essere utilizzate con Simulink Coder.

Suggerimento

Per costruire e visualizzare le reti neurali di Deep Learning in modo interattivo, utilizzare l'app Deep Network Designer. Per ulteriori informazioni, vedere Come iniziare a utilizzare Deep Network Designer.

Neural Net Pattern Recognition app

Apri l’app Rete neurale per il pattern recognition

  • Barra degli strumenti MATLAB: Nella scheda Apps, sotto Machine Learning and Deep Learning, fare clic sull’icona dell’app.

  • Nel prompt dei comandi MATLAB: Immettere nprtool.

Algoritmi

L’app Neural Net Pattern Recognition fornisce algoritmi di addestramento integrati che possono essere utilizzati per addestrare la rete neurale.

Algoritmo di addestramentoDescrizione

Retropropagazione a gradiente coniugato scalato

La retropropagazione a gradiente coniugato scalato aggiorna i valori di pesi e bias secondo il metodo del gradiente coniugato scalato.

Per implementare questo algoritmo, l’app Neural Net Pattern Recognition utilizza la funzione trainscg.