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Neural Net Clustering

Resolver un problema de agrupación utilizando redes de mapas autoorganizados (SOM)

Descripción

La app Neural Net Clustering permite crear, visualizar y entrenar redes de mapas autoorganizados para resolver problemas de agrupación.

Con esta app, puede:

  • Importar datos de un archivo o del espacio de trabajo de MATLAB®, o utilizar uno de los conjuntos de datos de ejemplo.

  • Definir y entrenar una red neuronal.

  • Analizar resultados utilizando gráficas de representación, como las de distancia del vecino, planos de peso, aciertos de muestra y posición de peso.

  • Generar scripts de MATLAB para reproducir resultados y personalizar el proceso de entrenamiento.

  • Generar funciones adecuadas para el despliegue con las herramientas MATLAB Compiler™ y MATLAB Coder™, y exportarlas a Simulink® para su uso con Simulink Coder.

Sugerencia

Para crear y visualizar redes neuronales de deep learning de forma interactiva, utilice la app Deep Network Designer. Para obtener más información, consulte Introducción a Deep Network Designer.

Neural Net Clustering app

Abrir la aplicación Neural Net Clustering

  • Barra de herramientas de MATLAB: En la pestaña Apps, en Machine Learning and Deep Learning, haga clic en el icono de la app.

  • Línea de comandos de MATLAB: Introduzca la función nctool.

Ejemplos

Algoritmos

La app Neural Net Clustering proporciona un algoritmo de entrenamiento integrado que puede utilizar para entrenar la red neuronal.

Algoritmo de entrenamientoDescripción

Entrenamiento no supervisado de pesos y sesgos en lote

Entrena una red con normas de aprendizaje no supervisado de pesos y sesgos con actualizaciones en lote. Los pesos y los sesgos se actualizan al final de una pasada completa por los datos de entrada.

Para implementar este algoritmo, la app Neural Net Clustering utiliza la función trainbu.

Consulte también

Apps

Funciones