まず、非常に単純な例:
まず、入力データ用のマトリックスと出力データ用のマトリックスを作成する必要があります。ここでは、MATLAB から事前設定されたデータを使用しています。入出力データの構造を次のようにする必要があります。
[InData, TarData] = engin_dataset;
したがって、ここには 2 つの入力と 2 つの出力があります (MIMO) 2 → 2
次に、ネットワークを作成する必要があります。フィードフォワード ネットワークを選択しました。
net1 = newff(minmax(InData),[10,2],{'tansig','purelin'},'trainlm')
ここでは、入力データ範囲、各層のニューロン数 (出力層 = 2 を含む)、関数のタイプ、およびトレーニング アルゴリズムのタイプを定義しました。
これで、ネットワークをトレーニングできます。
net2 = train(net1,InData,TarData)
コードは、MATLAB によって自動的に生成された例の 1 つからのものです。
% load data
[inputs,targets] = engin_dataset;
%inputs = engineInputs;
%targets = engineTargets;
% Create a Fitting Network
hiddenLayerSize = 10;
net = fitnet(hiddenLayerSize);
% Setup Division of Data for Training, Validation, Testing
net.divideParam.trainRatio = 70/100;
net.divideParam.valRatio = 15/100;
net.divideParam.testRatio = 15/100;
% Train the Network
[net,tr] = train(net,inputs,targets);
% Test the Network
outputs = net(inputs);
errors = gsubtract(targets,outputs);
performance = perform(net,targets,outputs)
% View the Network
view(net)