Создание искусственных нейронных сетей (ИНС) в Matlab — это понятный и пошаговый процесс, подходящий даже для начинающих. Основные этапы включают подготовку данных, создание сети, инициализацию параметров, обучение сети и анализ результатов. Ниже описан типичный процесс создания ИНС в Matlab.Этапы создания ИНС в Matlab1. Подготовка данныхВ командной строке Matlab вызывается инструмент для работы с нейронными сетями (например, через команду nntool). Затем создаются входные данные (Inputs) и целевые значения (Targets). Входные данные задаются в виде матриц или массивов, соответствующих признакам задачи, а целевые данные — в виде выходных значений для обучения сети. Данные можно вводить вручную или загружать из файлов.2. Создание нейронной сетиВ интерфейсе создания сети выбирается тип сети, например, feed-forward с обратным распространением ошибки (feed-forward backprop), задаются имя сети, входные данные и цели. Параметры сети можно оставить по умолчанию или настроить: количество нейронов в слоях, функцию активации и другие.3. Инициализация параметровДля корректной работы сети необходимо инициализировать веса и диапазоны входных данных. Это делается в менеджере сети с помощью соответствующих кнопок — установка диапазонов входов и инициализация весов.
4. Обучение нейронной сетиНа этапе обучения выбираются входные данные и цели, затем запускается процесс тренировки сети. Matlab показывает прогресс обучения и результаты в реальном времени. После окончания обучения доступны выходные данные сети и ошибки.5. Анализ и использование результатовРезультаты обучения можно экспортировать из среды Matlab в рабочее пространство для последующего анализа, визуализации и использования сети для предсказаний.Создание ИНС в Matlab максимально упрощено благодаря удобным инструментам, позволяющим не только вручную задавать параметры, но и визуально отслеживать процесс обучения. Это позволяет быстро начать работу с нейронными сетями даже новичкам.
Таким образом, создание искусственных нейронных сетей в Matlab — это понятный и доступный процесс, состоящий из нескольких этапов: подготовка данных, создание сети, инициализация, обучение и анализ результатов. При правильном подходе это действительно просто!
Ниже приведен пример скрипта в MATLAB для создания, обучения и использования нейронной сети.
% Пример: Создание и обучение нейронной сети для задачи классификации ИЛИ
% Входные данные (матрица 2x4): 2 входа, 4 обучающих примера
P = [0 0 1 1;
0 1 0 1];
% Целевые (целевые выходы нейросети) для функции ИЛИ
T = [0 1 1 1];
% Создание простейшей нейросети с одним скрытым слоем из 3 нейронов
% и функцией активации 'logsig' (логистическая)
net = feedforwardnet(3);
% Разделение данных на обучающую (70%), проверочную (15%) и тестовую (15%)
net.divideParam.trainRatio = 0.7;
net.divideParam.valRatio = 0.15;
net.divideParam.testRatio = 0.15;
% Обучение сети на входных данных P и целевых выходах T
[net,tr] = train(net, P, T);
% Использование обученной сети для предсказания
Y = net(P);
% Показ результатов
disp('Выходы сети:');
disp(Y);
% Визуализация сети
view(net);
% График обучения
figure;
plotperform(tr);
Пояснения:Входные данные P содержат 4 обучающих примера с двумя признаками.
Целевые значения T отражают логику ИЛИ.feedforwardnet создает стандартную прямую сеть с одним скрытым слоем.
Параметры divideParam задают пропорции для обучения, проверки и теста.
Метод train обучает сеть на данных.
Результаты выводятся и показываются графики обучения и структура сети.