学習済みの回帰ニュー​ラルネットワークにて​、任意の数値と等しい​、もしくは最も近い出​力値を探し、それに対​応する入力パラメータ​を特定する方法を教え​てください。

入力3つ、出力1つの回帰ニューラルネットワークを構築しました。

例えば、入力30、40、50の時、60が推定値として出力されます。

ここで、任意の数値を指定し、ニューラルネットワーク上でそれと等しい出力値を探し、それに対応する入力パラメータを特定する方法を教えていただきたいです。

(例)

任意の数値　80

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ニューラルネットワーク上で出力値が80、もしくはそれに最も近い出力値を探す。

(仮)　最も近い値　79　が見つかった。

　　　↓

その出力値に対応する入力パラメータを特定する。

　　　↓

出力値 79 に対応する入力パラメータ 50、75、60を特定。

Answer 1

[Naoya]

学習済モデルを net として、ネットワークの目標出力を y

例)

>> y = 0.342;

とする時、ネットワーク出力 "net(x)" と目標値 "y" の差を最小化するような入力 x を求めればよいので、以下例のように fminsearch() を使って 入力値 x0 を推定することができます。

>> x0 = fminsearch( @(x) abs(net(x)-y).^2, rand(3,1))

x0 =

0.3531
1.3784
0.6363

試しに x0 を net() に適用して推論してみますと、目標値 "y" と同等の値を得ることが確認できます。

>> net(x0)

ans =

0.3420

[Y.T]

ご回答ありがとうございました。