模式识别
训练神经网络以从示例输入及其分类进行归纳,并训练自编码器
App
神经网络模式识别 | 使用两层前馈网络求解模式识别问题 |
类
Autoencoder | Autoencoder class |
函数
示例和操作指南
基本设计
- 使用浅层神经网络进行模式识别
使用浅层神经网络进行模式识别。 - Deploy Shallow Neural Network Functions
Simulate and deploy trained shallow neural networks using MATLAB® tools. - Deploy Training of Shallow Neural Networks
Learn how to deploy training of shallow neural networks.
训练可扩展性和效率
- 使用并行和 GPU 计算的浅层神经网络
使用并行和分布式计算,可以加快神经网络训练和仿真以及处理大量数据的速度。 - Automatically Save Checkpoints During Neural Network Training
Save intermediate results to protect the value of long training runs.
最优解
- 选择神经网络输入输出处理函数
对输入和目标进行预处理,以提高训练效率。 - 配置浅层神经网络输入和输出
了解如何在训练前使用configure
函数手动配置网络。 - 划分数据以实现最优神经网络训练
使用函数将数据分为训练集、验证集和测试集。 - 选择多层神经网络训练函数
不同问题类型的训练算法比较。 - 提高浅层神经网络泛化能力,避免过拟合
了解提高泛化能力和防止过拟合的方法。 - Train Neural Networks with Error Weights
Learn how to use error weighting when training neural networks. - Normalize Errors of Multiple Outputs
Learn how to fit output elements with different ranges of values.
分类
自编码器
- 训练堆叠自编码器进行图像分类
此示例说明如何训练堆叠自编码器以对数字图像进行分类。
概念
- 神经网络设计的工作流
了解神经网络设计过程中的主要步骤。
- Four Levels of Neural Network Design
Learn the different levels of using neural network functionality.
- 多层浅层神经网络与反向传播训练
设计用于函数拟合和模式识别的多层浅层前馈神经网络的工作流。
- 多层浅层神经网络架构
了解多层浅层神经网络的架构。
- Understanding Shallow Network Data Structures
Learn how the format of input data structures affects the simulation of networks.
- 浅层神经网络的样本数据集
试验浅层神经网络时要使用的样本数据集列表。
- 神经网络对象属性
了解定义网络基本特征的属性。
- Neural Network Subobject Properties
Learn properties that define network details such as inputs, layers, outputs, targets, biases, and weights.