init
|
Инициализация нейронной сети
|
initcon
|
Инициализация равных смещений
|
initlay
|
Функция готовности сети к инициализации
|
initnw
|
Функция инициализации слоя по алгоритму NW (Нгуена – Видроу)
|
initwb
|
Функция готовности слоя к инициализации
|
initzero
|
Инициализация нулевых значений весов и смещений
|
midpoint
|
Инициализация матрицы средних значений
|
randnс
|
Инициализация случайной матрицы с нормированными столбцами
|
randnr
|
Инициализация случайной матрицы с нормированными строками
|
rands
|
Инициализация случайных весов/смещений
|
revert
|
Возвращение к ранее установленным значениям весов и смещений
|
adapt
|
Адаптация параметров сети
|
adaptwb
|
Функция установки режима адаптации
|
train
|
Обучение нейронной сети
|
trainb
|
Групповое обучение нейронной сети
|
trainbfg
|
Алгоритм обучения Бройтона, Флетчера, Гольдфарба и Шано BFGS)
|
trainbr
|
Алгоритм обучения BR с регуляризацией по Байесу
|
traincgb
|
Алгоритм обучения CGB на основе метода сопряженного градиента с обратным распространением и рестартами в модификации Пауэла – Биеле
|
trainc
|
Обучение нейронной сети c циклическим представлением входа
|
traincgf
|
Алгоритм Флетчера – Ривса CGF
|
traincgp
|
Алгоритм Полака – Рибейры CGP
|
traingd
|
Алгоритм градиентного спуска GD
|
traingda
|
Алгоритм градиентного спуска с выбором параметра скорости настройки GDA
|
traingdm
|
Алгоритм градиентного спуска с возмущением GDM
|
traingdx
|
Алгоритм градиентного спуска с возмущением и адаптацией
параметра скорости настройки GDX
|
trainlm
|
Алгоритм Левенберга – Марквардта LM
|
trainoss
|
Одношаговый алгоритм метода секущей OSS
|
trainr
|
Обучение нейронной сети в режиме случайного представления входа
|
trainrp
|
Пороговый алгоритм обратного распространения ошибки Rprop
|
trains
|
Адаптивное обучение нейронной сети с последовательным
представлением входов
|
trainscg
|
Алгоритм обучения SCG
|
learncon
|
Настройка смещений для слоя Кохонена
|
learngd
|
Настройка методом градиентного спуска
|
learngdm
|
Настройка методом градиентного спуска с возмущением
|
learnh
|
Настройка по правилу Хебба
|
learnhd
|
Настройка по правилу Хебба с затуханием
|
learnis
|
Настройка по вектору входа
|
learnk
|
Настройка весов для слоя Кохонена
|
learnlv1
|
Настройка весов LVQ-сети по правилу LVQ1
|
learnlv2
|
Настройка весов LVQ-сети по правилу LVQ2
|
learnos
|
Настройка по вектору выхода
|
learnp
|
Настройка параметров персептрона
|
learnpn
|
Нормированная функция настройки параметров персептрона
|
learnsom
|
Настройка весов карты Кохонена
|
learnwh
|
Настройка методом Видроу – Хоффа
|
maxlinlr
|
Максимальное значение параметра скорости настройки
для линейной сети
|
Утилиты вычислений
|
calca
|
Расчет сигналов сети на заданном интервале времени
|
calca1
|
Расчет сигналов сети на одном шаге по времени
|
calce
|
Расчет ошибок слоя на заданном интервале времени
|
calce1
|
Расчет ошибок слоя на одном шаге по времени
|
calcgx
|
Расчет градиента функционала качества по объединенному
вектору весов и смещений
|
calcjejj
|
Расчет градиента и приближенной функции Гессе
для функционала качества
|
calcjx
|
Расчет функции Якоби функционала качества относительно
объединенной матрицы весов и смещений
|
calcpd
|
Расчет запаздывающих входов сети
|
calcperf
|
Расчет сигналов и функционала качества слоя
|
formx
|
Формирование объединенного вектора весов и смещений
|
getx
|
Извлечение объединенного вектора весов и смещений
из описания сети
|
setx
|
Включение объединенного вектора весов и смещений
в описание сети
|
Операции с массивами и матрицами
|
cell2mat
|
Преобразование массива числовых ячеек в массив double
|
combvec
|
Объединение выборок разных размеров
|
concur
|
Создание группы векторов смещений
|
con2seq
|
Преобразование группового представления данных
в последовательное
|
ind2vec
|
Преобразование вектора индексов классов в матрицу связности
|
mat2cell
|
Преобразование числового массива в массив ячеек
|
minmax
|
Вычисление минимальных и максимальных элементов векторов входа
|
normc
|
Нормировка матрицы по столбцам
|
normr
|
Нормировка матрицы по строкам
|
pnormc
|
Псевдонормировка столбцов матрицы
|
quant
|
Округление элементов массива до ближайшего кратного
базису округления
|
seq2con
|
Преобразование последовательного представления данных
в групповое
|
sumsqr
|
Сумма квадратов элементов массива
|
vec2ind
|
Преобразование матрицы связности в вектор индексов классов
|
Графические утилиты
|
errsurf
|
Вычисление поверхности ошибок для нейрона с одним входом
|
hintonw
|
Диаграмма Хинтона для весов
|
hintonwb
|
Диаграмма Хинтона для весов и смещений
|
plotep
|
Построение траектории обучения на поверхности ошибки
|
plotes
|
Построение графика поверхности ошибки для нейрона
с одним входом
|
plotpc
|
Построение разделяющей линии или плоскости в пространстве векторов входа для персептрона
|
plotperf
|
График функции качества обучения
|
plotpv
|
Отображение векторов входов и целей в виде маркеров
|
plotsom
|
Отображение топологии карты Кохонена
|
plotv
|
Отображение векторов в виде линий
|
plotvec
|
Отображение векторов входа в виде маркеров
|
Информация о сети и ее топологии
|
disp
|
Вывод на экран свойств нейронной сети
|
display
|
Вывод на экран имени и свойств нейронной сети
|
gridtop
|
Расчет сетки с прямоугольной топологией
|
hextop
|
Расчет сетки с гексагональной топологией
|
randtop
|
Расчет сетки со случайной топологией
|
Графический интерфейс пользователя
|
nntool
|
Графический интерфейс пользователя ППП Neural Network Tool
|
Моделирование нейронных сетей
|
sim
|
Моделирование нейронной сети
|
gensim
|
Построение S-модели нейронной сети
|
gensimm
|
Формирование М-файла для моделирования нейронной сети
|
Скачать 14.83 Mb.
