次のように機能するモデルを実装したいと思います。たとえば、1、2、3 などの 3 つの入力を取得し、0 から 1 (0 と 1 を含む) の数値である 1 つの出力を提供します。モデルはフィードフォワードネットです。最初は「トレーニング」します。入力と結果を取得し、トレーニングに基づいて、入力のみが与えられた場合に結果を返すことができます。 ,3 で結果: 0、2 回目は 2,3,4、結果: 0、3 回目は 3,4,5、結果: 1. 4 回目は 4,5,6 でしたが結果はありません。彼の知識とアルゴリズムに基づいて、彼は結果を出すでしょう。たとえば、0.45 としましょう。
私の問題は、入力のベクトルのサイズと結果のベクトルのサイズが等しくなければならないことです。そのため、結果のベクトルには、必要な要素が 1 つだけの場合に 3 つの要素が含まれている必要があります。したがって、すべての要素を同じにしました。意味: [1 1 1] または [0 0 0] を取得します (ネットワークを台無しにしていないことを願っています)。とにかく、これは私のモデルのコードです - うまく実装できましたか? よくわからないので...
% x1 is the input in the 1st case, x2 is the input in the 2nd case...
% t1 is the result in the 1st case, t2 is the result in the 2nd case...
net=feedforwardnet(1);
x1=[1 2 3];
t1=[0 0 0];
x2=[2 3 4];
t2=[0 0 0];
x3=[3 4 5];
t3=[1 1 1];
x4=[4 5 6];
net=train(net,x1,t1);
net=train(net,x2,t2);
net=train(net,x3,t3);
t4=net(x4)