Rete neurale per il pattern recognition
Risolvere il problema del pattern recognition utilizzando reti feed-forward a due livelli (da rimuovere)
L'app The Rete neurale per il pattern recognition sarà rimossa in una prossima release. Per ulteriori informazioni, vedere Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflows.
Per suggerimenti sull'aggiornamento del codice, vedere Version History (Storico della versione).
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.
Apri l’app Rete neurale per il pattern recognition
Prima di R2026a: 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 addestramento | Descrizione |
|---|---|
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 |
Cronologia versioni
Vedi anche
Classification Learner (Statistics and Machine Learning Toolbox) | Deep Network Designer | Time Series Modeler | Deep Network Quantizer | Experiment Manager | Time Series Modeler | Regression Learner (Statistics and Machine Learning Toolbox) | fitcnet (Statistics and Machine Learning Toolbox) | fitrnet (Statistics and Machine Learning Toolbox) | trainnet | trainingOptions | dlnetwork
