分配 MATLAB ANN Inputs/Outputs
Assigning MATLAB ANN Inputs/Outputs
我在标记数据的数据分类问题中在 MATLAB 中设置神经网络时遇到问题。我有 6 个我想诊断的独立问题 - 每个问题都有一个包含数据的矩阵 (50x60)。最初我希望每个相应的分类问题都有一个 6 位输出矩阵变高，但是我正在努力让它工作。
我正在努力分配目标来训练网络 - 无论我将输入保留为元胞数组还是实际值，我都无法获得处理不同输出大小的工具。我的问题是最好的 'target' 结构是什么来分类不同的问题？我最初认为是二进制的，但是为描述性诊断分配一个数值可能具有挑战性。
如有任何帮助，我们将不胜感激。
不确定我是否理解正确，但总的来说，假设我们要执行二进制或双class class化。
我们有什么？
我们有两个数组 arraycls1=50X60 和 arraycls2=50X60，每个数组包含 50 个精确特征，用于 class 第一和第二的 60 个样本。
下一步是什么？
您应该将两个数组连接成一个：
datatotal=horzcat(arraycls1,arraycls2);
您的输出应该是一个大小为 50 x 120 的数组，表示您有 120 个样本的 50 个特征。
如何创建目标数组？
为此，我们使用一个数组：target=zeros(NumOfCls,NumOfSmpls) 在我们的例子中 NumOfCls=2 和 NumOfSmpls=120。现在您应该以适当的顺序填充目标：
target(1,1:60)=1; //class 1
target(2,61:120)=1; //class 2
因此，您的输入数组和目标数组的长度将保持不变，您应该执行 class化。
希望对您有所帮助！
我在标记数据的数据分类问题中在 MATLAB 中设置神经网络时遇到问题。我有 6 个我想诊断的独立问题 - 每个问题都有一个包含数据的矩阵 (50x60)。最初我希望每个相应的分类问题都有一个 6 位输出矩阵变高，但是我正在努力让它工作。
我正在努力分配目标来训练网络 - 无论我将输入保留为元胞数组还是实际值，我都无法获得处理不同输出大小的工具。我的问题是最好的 'target' 结构是什么来分类不同的问题？我最初认为是二进制的，但是为描述性诊断分配一个数值可能具有挑战性。
如有任何帮助，我们将不胜感激。
不确定我是否理解正确，但总的来说，假设我们要执行二进制或双class class化。
我们有什么？
我们有两个数组 arraycls1=50X60 和 arraycls2=50X60，每个数组包含 50 个精确特征，用于 class 第一和第二的 60 个样本。
下一步是什么？
您应该将两个数组连接成一个：
datatotal=horzcat(arraycls1,arraycls2);
您的输出应该是一个大小为 50 x 120 的数组，表示您有 120 个样本的 50 个特征。
如何创建目标数组？
为此，我们使用一个数组：target=zeros(NumOfCls,NumOfSmpls) 在我们的例子中 NumOfCls=2 和 NumOfSmpls=120。现在您应该以适当的顺序填充目标：
target(1,1:60)=1; //class 1
target(2,61:120)=1; //class 2
因此，您的输入数组和目标数组的长度将保持不变，您应该执行 class化。
希望对您有所帮助！