主要内容

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resetState

再帰型ニュ，ラルネットワ，クの状態のリセット

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構文

updatedNet = resetState(recNet)

説明

例

updatedNet= resetState (recNet）は,再帰型ニューラルネットワーク(LSTMネットワークなど)の状態を初期状態にリセットします。

例

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ラ@ @ブスクリプトを開く

シ，ケンスの予測間のネットワ，クの状態をリセットします。

[1]および[2]で説明されているように日本元音データセットで学習させた事前学習済みの長短期記憶(LSTM)ネットワークJapaneseVowelsNetを読み込みます。このネットワークは,ミニバッチのサイズ27を使用して,シーケンス長で並べ替えられたシーケンスで学習させています。

负载JapaneseVowelsNet

ネットワ，クア，キテクチャを表示します。

网层
ans = 5x1层数组与层:1' sequenceinput'序列输入序列输入与12维2 'lstm' lstm lstm与100个隐藏单元3 'fc'全连接9全连接层4 'softmax' softmax softmax 5 'classoutput'分类输出crossentropyex与'1'和8个其他类

テストデ，タを読み込みます。

[XTest,YTest] =日本evowelstestdata;

シ，ケンスを分類し，ネットワ，クの状態を更新します。再現性を得るために，rngを“洗牌”に設定します。

rng (“洗牌”) X = XTest{94};[net,label] = classifyAndUpdateState(net,X);标签
标签=分类3.

更新されたネットワ，クを使用して別のシ，ケンスを分類します。

X = XTest{1};标签=分类(net,X)
标签=分类7

最終予測を真のラベルと比較します。

trueLabel = YTest(1)
trueLabel =分类1

ネットワ，クの更新後の状態は，分類に悪影響を与える場合があります。ネットワクの状態をリセットし，シケンスにいて再度予測を行います。

net = resetState(net);label = category (net,XTest{1})
标签=分类1

入力引数

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学習済み再帰型ニュ，ラルネットワ，ク。SeriesNetworkまたはDAGNetworkオブジェクトとして指定します。事前学習済みのネットワクをンポトするか，関数trainNetworkを使用して独自のネットワ，クに学習させることによって，学習済みネットワ，クを取得できます。

recNetは再帰型ニュ，ラルネットワ，クです。これには少なくとも1 (lstm)。入力ネットワ，クが再帰型ネットワ，クでない場合，この関数は無効となり，入力ネットワ，クを返します。

出力引数

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更新されたネットワ，ク。updatedNetは入力ネットワクと同じタプのネットワクです。

入力ネットワ，クが再帰型ネットワ，クでない場合，この関数は無効となり，入力ネットワ，クを返します。

参照

[1]工藤M.，富山J.，辛波M.。“使用穿过区域的多维曲线分类”模式识别信。第20卷，11-13号，第1103-1111页。

[2] UCI机器学习库:日语元音数据集。https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Japanese+Vowels

拡張機能

バ，ジョン履歴

R2017bで導入

参考

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トピック