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使用训练过的循环神经网络预测反应
深度学习工具箱/深度神经网络
的有状态的预测Block通过使用通过Block参数指定的经过训练的循环神经网络来预测输入数据的响应。此块允许将预先训练好的网络加载到Simulink中®从mat文件或MATLAB的模型®函数。这个块根据每个预测更新网络的状态。
将递归神经网络的状态重置为初始状态有状态的预测块中的复位子系统(模型)块并使用重置控制信号作为触发器。
重置
全部展开
输入
接口的输入端口有状态的预测块接受所加载网络的输入层的名称。根据加载的网络,预测块的输入可以是序列数据或时间序列数据。
包含序列的数值数组的维数取决于数据的类型。
输出
端口的输出端口有状态的预测块获取加载的网络输出层的名称。基于网络加载,输出的有状态的预测Block可以表示预测的分数或反应。
对于从序列到标签的分类,输出为N——- - - - - -K矩阵,N是观察数,和K是类的数量。
对于序列到序列的分类问题,输出是aK——- - - - - -年代矩阵的分数,其中K是班级的数量,和年代是对应输入序列中时间步长的总数。
网络
mat文件中的网络
来自MATLAB的网络函数
为训练的循环神经网络指定源。经过训练的网络必须至少有一个循环层(例如LSTM网络)。选择以下其中一项:
mat文件中的网络-从一个mat文件中导入一个训练好的循环神经网络SeriesNetwork,DAGNetwork,或dlnetwork对象。
SeriesNetwork
DAGNetwork
dlnetwork
来自MATLAB的网络函数-从MATLAB函数中导入预训练的循环神经网络。
来自mat文件的网络
“网络来自MATLAB函数”
文件路径
untitled.mat
此参数指定包含要加载的训练过的循环神经网络的mat文件的名称。如果该文件不在MATLAB路径上,请使用浏览按钮,定位文件。
若要启用此参数,请设置网络参数mat文件中的网络.
NetworkFilePath
“untitled.mat”
MATLAB函数
无标题的
此参数指定预训练的循环神经网络的MATLAB函数的名称。
若要启用此参数,请设置网络参数来自MATLAB的网络函数.
NetworkFunction
“无题”
样品时间
-1
的样品时间参数指定在模拟过程中块何时计算新的输出值。详细信息请参见指定采样时间(模型).
指定样品时间当您不希望输出具有时间偏移时,将参数作为标量。要向输出添加时间偏移,请指定样品时间参数作为1——- - - - - -2向量,其中第一个元素是采样周期,第二个元素是偏移量。
1
2
默认情况下,样品时间参数值为-1来继承该值。
SampleTime
' 1 '
预测在Simulink®训练循环神经网络的响应有状态的预测块。本例使用预训练的长短期记忆(LSTM)网络。
有状态的预测
使用注意事项和限制:
若要生成不依赖于第三方库的泛型C代码,请使用配置参数>代码生成一般类别,设置语言参数C.
C
要生成c++代码,请在配置参数>代码生成一般类别,设置语言参数c++.若要指定用于生成代码的目标库,请使用代码生成>接口类别,设置目标库参数。将此参数设置为没有一个生成不依赖于第三方库的通用c++代码。
c++
没有一个
对于基于ert的目标,支持:可变大小信号参数中的代码生成>接口窗格必须启用。
的代码生成有状态的预测Block不支持dlnetwork.
有关支持代码生成的网络和层的列表,请参见代码生成支持的网络和层(MATLAB编码器).
的语言参数中的配置参数>代码生成“常规类别”必须设置为c++.
GPU代码生成仅在针对cuDNN库时支持此块。
R2021a中引入
预测|图像分类器|有状态的分类
海脂循环匹配函数对应求解MATLAB:
Esegui il commanmando inserendolo nella finestra di commanmando MATLAB。我的浏览器web不支持和MATLAB。
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