Создание, инициализация и моделирование сети

Формирование архитектуры сети

Первый шаг при работе с нейронными сетями – это создание модели сети. Для создания сетей с прямой передачей сигнала в ППП NNT предназначена функция newff. Она имеет 4 входных аргумента и 1 выходной аргумент – объект класса network. Первый входной аргумент – это массив размера R ´2, содержащий допустимые границы значений (минимальное и максимальное) для каждого из R элементов вектора входа; второй – массив для задания количества нейронов каждого слоя; третий – массив ячеек, содержащий имена функций активации для каждого слоя; четвертый – имя функции обучения.

Например, следующий оператор создает сеть с прямой передачей сигнала:

net = newff([–1 2; 0 5],[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');

Эта сеть использует 1 вектор входа с двумя элементами, имеющими допустимые границы значений [–1 2] и [0 5]; имеет 2 слоя с тремя нейронами в первом слое и одним нейроном во втором слое; используемые функции активации: tansig – в первом слое, purelin – во втором слое; используемая функция обучения – traingd.

М-функция newff не только создает архитектуру сети, но и инициализирует ее веса
и смещения, подготавливая нейронную сеть к обучению. Однако существуют ситуации, когда требуется специальная процедура инициализации сети.