init

Initialiser un réseau de neurones

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Syntaxe

init_net = init(net)

Description

init_net = init(net) renvoie un réseau de neurones net dont les valeurs de poids et de biais ont été mises à jour selon la fonction d'initialisation du réseau, définie par net.initFcn, et les valeurs des paramètres, définies par net.initParam.

Pour plus d’informations sur cette fonction, saisissez help network/init à l’invite de commande MATLAB.

exemple

Exemples

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Cet exemple indique comment réinitialiser un réseau perceptron avec la fonction init.

Créez un perceptron et configurez-le de manière à ce que ses dimensions d'entrée, de sortie, de poids et de biais correspondent aux données d’entrée et cibles.

x = [0 1 0 1; 0 0 1 1];
t = [0 0 0 1];
net = perceptron;
net = configure(net,x,t);
net.iw{1,1}
net.b{1}

Entraînez le perceptron pour modifier ses valeurs de poids et de biais.

net = train(net,x,t);
net.iw{1,1}
net.b{1}

init réinitialise ces valeurs de poids et de biais.

net = init(net);
net.iw{1,1}
net.b{1}

Les poids et biais sont de nouveau des zéros, ce qui correspond aux valeurs initiales utilisées par les réseaux perceptron.

Arguments d'entrée

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Réseau d’entrée, défini par un objet réseau. Pour créer un objet réseau, utilisez par exemple feedforwardnet ou narxnet.

Arguments de sortie

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Réseau après la réinitialisation init, renvoyé sous la forme d'un objet réseau.

Algorithmes

init appelle net.initFcn afin d’initialiser les valeurs de poids et de biais selon les valeurs des paramètres net.initParam.

Généralement, net.initFcn est défini sur 'initlay', ce qui initialise les poids et biais de chaque couche selon son net.layers{i}.initFcn.

Dans les réseaux de rétropropagation, net.layers{i}.initFcn est défini sur 'initnw', ce qui calcule les valeurs de poids et de biais pour la couche i avec la méthode d'initialisation de Nguyen-Widrow.

Dans d'autres réseaux, net.layers{i}.initFcn est défini sur 'initwb', ce qui initialise chaque poids et chaque biais avec sa propre fonction d'initialisation. La fonction d'initialisation des poids et biais la plus courante est rands, qui génère des valeurs aléatoires comprises entre -1 et 1.

Historique des versions

Introduit avant R2006a

Voir aussi

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