linearlayer
Crear una capa lineal
Descripción
toma un vector fila de retardos crecientes de valor 0 o positivos y la tasa de aprendizaje de Widrow-Hoff, y devuelve una capa lineal.layer
= linearlayer(inputDelays
,widrowHoffLR
)
Las capas lineales son capas únicas de neuronas lineales. Son estáticas, con retardos de entrada de 0, o dinámicas, con retardos de entrada mayores que 0. Puede entrenarlas con problemas de serie de tiempo lineal sencillos, pero, con frecuencia, se utilizan de forma adaptativa para continuar el aprendizaje mientras están desplegadas, de forma que pueden ajustarse a los cambios en la relación entre entradas y salidas mientras se están utilizando.
Si la tasa de aprendizaje es demasiado pequeña, el aprendizaje tiene lugar muy lentamente. Sin embargo, es mayor el peligro de que sea demasiado grande y de que el aprendizaje se vuelva inestable, lo que resulta en cambios grandes en los vectores de pesos y en un aumento de los errores en lugar de en una reducción. Si hay un conjunto de datos disponible que caracteriza la relación que debe aprender la capa, puede calcular la tasa de aprendizaje estable máxima con la función maxlinlr
.
Si necesita una red para resolver una relación de serie de tiempo no lineal, consulte timedelaynet
, narxnet
y narnet
.
Ejemplos
Argumentos de entrada
Argumentos de salida
Historial de versiones
Introducido en R2010b
Consulte también
preparets
| removedelay
| timedelaynet
| narnet
| narxnet