Elman neuronales Netzwerk Lernen multiple-Serie-Serie

Question

Ich beginne mit neuronalen Netzen, und ich würde gerne wissen, wie ich tun kann, mehrere Eingangslisten als ein Beispiel für das Lernen zu haben. In der Dokumentation präsentiert das Beispiel ist die folgende:

[X,T] = simpleseries_dataset; 
net = elmannet(1:2,10); 
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,X,T); 
net = train(net,Xs,Ts,Xi,Ai); 
view(net) 
Y = net(Xs,Xi,Ai); 
perf = perform(net,Ts,Y) 

wo Xs und Ts die Eingabe und das Ziel sind, wenn i Serval Serie haben, sollte ich das Lernen für jede Serie wiederholen? Danke

Answer 1

Sie sollten Zellenarrays von Arrays verwenden. Wenn Sie beispielsweise zwei Serien haben: x1_1,x1_2,x1_3,... und x2_1,x2_2,x2_3,..., sollte das Zellenarray {[x1_1,x2_1],[x1_2,x2_2],[x1_3,x2_3],...} lauten. Wenn die Serien unterschiedliche Längen haben, sollte die kürzere Serie mit NaNs aufgefüllt werden. Die catsamples Funktion verwendet werden kann, um den Code zu vereinfachen:

[X,T] = simpleseries_dataset; 
x1= X(1:30); t1= T(1:30); % first subsequence 
x2= X(50:75); t2= T(50:75); % second subsequence 
Xm = catsamples(x1,x2,'pad'); % concatenate to the cell array 
Tm = catsamples(t1,t2,'pad'); % padding whith NaNs 
net = elmannet(1:2,10); 
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,Xm,Tm); 
net = train(net,Xs,Ts,Xi,Ai); 
Y = net(Xs,Xi,Ai); 
perf = perform(net,Ts,Y)