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init

Inicializar una red neuronal

Descripción

ejemplo

init_net = init(net) devuelve una red neuronal net con valores de peso y sesgo actualizados en función de la función de inicialización de la red, especificada por net.initFcn, y los valores de parámetro, especificados por net.initParam.

Para obtener más información sobre esta función, escriba help network/init en la línea de comandos de MATLAB.

Ejemplos

contraer todo

Este ejemplo muestra cómo volver a inicializar una red de perceptrón usando la función init.

Cree un perceptrón y configúrelo de forma que sus dimensiones de entrada, salida, peso y sesgo coincidan con los datos de entrada y los datos objetivo.

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}

Entrene el perceptrón para alterar sus valores de peso y sesgo.

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

init vuelve a inicializar esos valores de peso y sesgo.

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

Los pesos y los sesgos vuelven a ser iguales a cero, lo que coincide con los valores iniciales utilizados por las redes de perceptrón.

Argumentos de entrada

contraer todo

Red de entrada, especificada como un objeto de red. Para crear un objeto de red, use feedforwardnet o narxnet, por ejemplo.

Argumentos de salida

contraer todo

Red después de la reinicialización de init, devuelta como un objeto de red.

Algoritmos

init llama a net.initFcn para inicializar los valores de peso y sesgo en función de los valores de parámetro net.initParam.

net.initFcn suele establecerse en 'initlay', que inicializa los pesos y sesgos de cada capa en función de su función net.layers{i}.initFcn.

En las redes de retropropagación, net.layers{i}.initFcn se establece en 'initnw', que calcula los valores de peso y sesgo de la capa i usando el método de inicialización de Nguyen-Widrow.

En otras redes, net.layers{i}.initFcn se establece en 'initwb', que inicializa cada uno de los pesos y sesgos con su propia función de inicialización. La función de inicialización de peso y sesgo más utilizada es rands, que genera valores aleatorios entre –1 y 1.

Historial de versiones

Introducido antes de R2006a

Consulte también

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