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nssTrainingOptions

为神经状态空间系统创建训练选项对象

自 R2022b 起

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    adamOpts = nssTrainingOptions("adam")
    sgdmOpts = nssTrainingOptions("sgdm")
    rmspropOpts = nssTrainingOptions("rmsprop")
    lbfgsOpts = nssTrainingOptions("lbfgs")

    说明

    返回 Adam、SGDM、RMSProp 或 L-BFGS 选项集对象，以使用 nlssest 训练 idNeuralStateSpace 网络。

    adamOpts = nssTrainingOptions("adam") 返回一个默认优化器选项集，使用自适应矩估计求解器训练 idNeuralStateSpace 对象。使用圆点表示法来访问对象属性。

    示例

    sgdmOpts = nssTrainingOptions("sgdm") 返回一个默认优化器选项集，使用带有动量求解器的随机梯度下降来训练 idNeuralStateSpace 对象。使用圆点表示法来访问对象属性。

    示例

    rmspropOpts = nssTrainingOptions("rmsprop") 返回一个默认优化器选项集，以使用均方根传播求解器训练 idNeuralStateSpace 对象。使用圆点表示法来访问对象属性。

    示例

    lbfgsOpts = nssTrainingOptions("lbfgs") 返回一个默认优化器选项集，使用有限内存的 Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno 求解器来训练 idNeuralStateSpace 对象。使用圆点表示法来访问对象属性。

    示例

    示例

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    打开实时脚本

    使用 nssTrainingOptions 返回一个选项集对象来训练idNeuralStateSpace系统。

    adamOpts = nssTrainingOptions("adam")
    adamOpts = 
  nssTrainingADAM with properties:

                  UpdateMethod: "ADAM"
                     LearnRate: 1.0000e-03
           GradientDecayFactor: 0.9000
    SquaredGradientDecayFactor: 0.9990
                     MaxEpochs: 100
                 MiniBatchSize: 1000
             LearnRateSchedule: "none"
           LearnRateDropFactor: 0.1000
           LearnRateDropPeriod: 10
                        Lambda: 0
                          Beta: 0
                       LossFcn: "MeanAbsoluteError"
                   PlotLossFcn: 1
              ODESolverOptions: [1×1 idoptions.nssDLODE45]
              InputInterSample: 'foh'
                    WindowSize: 2.1475e+09
                       Overlap: "auto"

    使用圆点表示法来访问对象属性。

    adamOpts.PlotLossFcn = false;

    您可以使用 adamOpts 作为 nlssest 的输入参量来指定 idNeuralStateSpace 对象的状态或非平凡输出网络的训练选项。

    打开实时脚本

    使用 nssTrainingOptions 返回一个选项集对象来训练idNeuralStateSpace系统。

    sgdmOpts = nssTrainingOptions("sgdm")
    sgdmOpts = 
  nssTrainingSGDM with properties:

           UpdateMethod: "SGDM"
              LearnRate: 0.0100
               Momentum: 0.9500
              MaxEpochs: 100
          MiniBatchSize: 1000
      LearnRateSchedule: "none"
    LearnRateDropFactor: 0.1000
    LearnRateDropPeriod: 10
                 Lambda: 0
                   Beta: 0
                LossFcn: "MeanAbsoluteError"
            PlotLossFcn: 1
       ODESolverOptions: [1×1 idoptions.nssDLODE45]
       InputInterSample: 'foh'
             WindowSize: 2.1475e+09
                Overlap: "auto"

    使用圆点表示法来访问对象属性。

    sgdmOpts.LearnRate = 0.01;

    您可以使用 sgdmOpts 作为 nlssest 的输入参量来指定 idNeuralStateSpace 对象的状态或非平凡输出网络的训练选项。

    打开实时脚本

    使用 nssTrainingOptions 返回一个选项集对象来训练idNeuralStateSpace系统。

    rmspropOpts = nssTrainingOptions("rmsprop")
    rmspropOpts = 
  nssTrainingRMSProp with properties:

                  UpdateMethod: "RMSProp"
                     LearnRate: 1.0000e-03
    SquaredGradientDecayFactor: 0.9000
                     MaxEpochs: 100
                 MiniBatchSize: 1000
             LearnRateSchedule: "none"
           LearnRateDropFactor: 0.1000
           LearnRateDropPeriod: 10
                        Lambda: 0
                          Beta: 0
                       LossFcn: "MeanAbsoluteError"
                   PlotLossFcn: 1
              ODESolverOptions: [1×1 idoptions.nssDLODE45]
              InputInterSample: 'foh'
                    WindowSize: 2.1475e+09
                       Overlap: "auto"

    使用圆点表示法来访问对象属性。

    rmspropOpts.PlotLossFcn = false;

    您可以使用 rmspropOpts 作为 nlssest 的输入参量来指定 idNeuralStateSpace 对象的状态或非平凡输出网络的训练选项。

    打开实时脚本

    使用 nssTrainingOptions 返回一个选项集对象来训练idNeuralStateSpace系统。

    lbfgsOpts = nssTrainingOptions("lbfgs")
    lbfgsOpts = 
  nssTrainingLBFGS with properties:

                   UpdateMethod: "LBFGS"
               LineSearchMethod: "weak-wolfe"
                  MaxIterations: 100
     MaxNumLineSearchIterations: 20
                    HistorySize: 10
    InitialInverseHessianFactor: 1
              GradientTolerance: 1.0000e-06
                  StepTolerance: 1.0000e-06
                         Lambda: 0
                           Beta: 0
                        LossFcn: "MeanAbsoluteError"
                    PlotLossFcn: 1
               ODESolverOptions: [1×1 idoptions.nssDLODE45]
               InputInterSample: 'foh'
                     WindowSize: 2.1475e+09
                        Overlap: "auto"

    使用圆点表示法来访问对象属性。

    lbfgsOpts.PlotLossFcn = false;

    您可以使用 lbfgsOpts 作为 nlssest 的输入参量来指定 idNeuralStateSpace 对象的状态或非平凡输出网络的训练选项。

    输出参量

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    Adam 选项集对象，指定为 nssTrainingADAM 对象。

    SGDM 选项集对象，指定为 nssTrainingSGDM 对象。

    RMSProp 选项集对象，指定为 nssTrainingRMSProp 对象。

    L-BFGS 选项集对象，指定为 nssTrainingLBFGS 对象。

    版本历史记录

    在 R2022b 中推出

    另请参阅

    对象

    函数

    模块

    实时编辑器任务

    主题