Моделирование нейронных сетей в Matlab. Федотов А.В. - 11 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ОмГТУ | Омск

Составители: 

Рубрика: 

11
блоке Neural Network раскрывает слои сети, а двойной щелчок на блоке слоя
сети раскрывает его структуру.
3. Моделирование нейронных сетей при помощи Simulink
3.1. Средства Simulink для работы с нейронными сетями
Пакет Neural Network Toolbox содержит ряд блоков, которые могут
быть либо непосредственно использованы для построения нейронных сетей в
среде Simulink, либо применяться вместе с рассмотренной выше функцией
gensim.
Для вызова этого набора блоков в командной строке необходимо на-
брать команду neural, после выполнения который появляется окно ней-
росетевых (этого же результата можно добиться с помощью кнопки Simu-
link меню MATLAB и далее — кнопки Neural Network Blockset).
Каждый из нейросетевых блоков, в свою очередь, является набором
(библиотекой) некоторых блоков. Рассмотрим их.
Двойной щелчок на блоке Transfer Functions приводит к появлению
библиотеки блоков функций активации. Каждый из блоков данной библиоте-
ки преобразует подаваемый на него вектор в соответствующий вектор той же
размерности.
Блок Net Input Functions включает блоки, реализуют функции пре-
образования входов сети.
Блок Weight Functions содержит библиотеку блоков, реализующих
некоторые функции весов и смещений. 
блоке Neural Network раскрывает слои сети, а двойной щелчок на блоке слоя
сети раскрывает его структуру.

     3. Моделирование нейронных сетей при помощи Simulink

      3.1. Средства Simulink для работы с нейронными сетями
      Пакет Neural Network Toolbox содержит ряд блоков, которые могут
быть либо непосредственно использованы для построения нейронных сетей в
среде Simulink, либо применяться вместе с рассмотренной выше функцией
gensim.
      Для вызова этого набора блоков в командной строке необходимо на-
брать команду neural, после выполнения который появляется окно ней-
росетевых (этого же результата можно добиться с помощью кнопки Simu-
link меню MATLAB и далее — кнопки Neural Network Blockset).




     Каждый из нейросетевых блоков, в свою очередь, является набором
(библиотекой) некоторых блоков. Рассмотрим их.
     Двойной щелчок на блоке Transfer Functions приводит к появлению
библиотеки блоков функций активации. Каждый из блоков данной библиоте-
ки преобразует подаваемый на него вектор в соответствующий вектор той же
размерности.
     Блок Net Input Functions включает блоки, реализуют функции пре-
образования входов сети.
     Блок Weight Functions содержит библиотеку блоков, реализующих
некоторые функции весов и смещений.

                                      11

Страницы