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Neural Net Pattern Recognition

Resolver un problema de reconocimiento de patrones utilizando redes prealimentadas de dos capas

Descripción

La app Neural Net Pattern Recognition permite crear, visualizar y entrenar redes prealimentadas de dos capas para resolver problemas de clasificación de datos.

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.

  • Dividir datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba.

  • Definir y entrenar una red neuronal.

  • Evaluar el rendimiento de la red utilizando error de entropía cruzada y el error de clasificación errónea.

  • Analizar los resultados utilizando gráficas de visualización, como matrices de confusión y curvas características de funcionamiento del receptor.

  • 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.

Neural Net Pattern Recognition app

Abrir la aplicación Neural Net Pattern Recognition

  • 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 nprtool.

Algoritmos

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

Algoritmo de entrenamientoDescripción

Retropropagación de gradiente conjugado escalado

La retropropagación de gradiente conjugado escalado actualiza los valores de peso y sesgo de acuerdo con el método de gradiente conjugado escalado.

Para implementar este algoritmo, la app Neural Net Pattern Recognition utiliza la función trainscg.