ニューラルネットワークにおける学習アルゴリズムの確認方法
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ニューラルネットワークにおける学習アルゴリズムはどのように確認すればよいでしょうか?
例えば以下のコードでは、
[X,T] = simpleseries_dataset;
net = layrecnet(1:2,10);
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,X,T);
net = train(net,Xs,Ts,Xi,Ai);
view(net)
Y = net(Xs,Xi,Ai);
perf = perform(net,Y,Ts)
規定の学習アルゴリズムであるレーベンバーグ・マルカート法逆伝播が実行されていることがわかります。
以下の関数等で学習後のニューラルネットワークの構造は確認できますが、
genFunction(net,'preditction_layrecnet_Fcn','MatrixOnly','yes');
これらの重み更新が具体的にどのように行われているのかを確認する方法は無いのでしょうか?
genFunction関数の様にレーベンバーグ・マルカート法逆伝播などの学習アルゴリズムを関数として書き出すことはできないでしょうか?
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Accepted Answer
michio
on 12 May 2020
リンク先の構文に
net.trainFcn = 'trainlm'
などと記載があると思いますが、net.trainFcn で使用される学習アルゴリズムを確認できます。
例えば
edit trainlm
と実行すると関数の中身も確認できますが、お役に立ちますでしょうか。
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