学習済モデルを net として、ネットワークの目標出力を y
例)
>> y = 0.342;
とする時、ネットワーク出力 "net(x)" と目標値 "y" の差を最小化するような入力 x を求めればよいので、以下例のように fminsearch() を使って 入力値 x0 を推定することができます。
>> x0 = fminsearch( @(x) abs(net(x)-y).^2, rand(3,1))
x0 =
0.3531
1.3784
0.6363
試しに x0 を net() に適用して推論してみますと、目標値 "y" と同等の値を得ることが確認できます。
>> net(x0)
ans =
0.3420
