competlayer

Capa competitiva

Sintaxis

competlayer(numClasses,kohonenLR,conscienceLR)

Descripción

Las capas competitivas aprenden a clasificar vectores de entrada en un número determinado de clases, según la similitud entre vectores, con una preferencia por un número igual de vectores por clase.

competlayer(numClasses,kohonenLR,conscienceLR) toma los argumentos siguientes:

`numClasses`	Número de clases para clasificar las entradas (valor predeterminado = 5)
`kohonenLR`	Tasa de aprendizaje para pesos Kohonen (valor predeterminado = 0,01)
`conscienceLR`	Tasa de aprendizaje para sesgo consciente (valor predeterminado = 0,001)

y devuelve una capa competitiva con numClasses neuronas.

Ejemplos

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Crear y entrenar una capa competitiva

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En este ejemplo se muestra cómo entrenar una capa competitiva para clasificar 150 iris en 6 clases diferentes.

inputs = iris_dataset;
net = competlayer(6);
net = train(net,inputs);

Figure Neural Network Training (25-Jan-2024 15:29:54) contains an object of type uigridlayout.

view(net)

outputs = net(inputs);
classes = vec2ind(outputs);

Historial de versiones

Introducido en R2010b

Consulte también

selforgmap | patternnet | lvqnet