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-Artificial Neural Network- Matlab 操作介紹
- 以類神經網路 BPN Model 為例
朝陽科技大學資訊管理系李麗華 教授
朝陽科技大學 李麗華 教授 2
操作步驟• 資料前置處理
1.Input Pattern 設計2.Input Pattern 轉換3.Target Pattern 設計4.Test Pattern 設定
• Matlab 操作
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1.Pattern 的設計 ~ 以數字辨識為例
1, 2, 3
4, 5, 6
7, 8, 9
0
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以 Word 進行設計
將 10 個 patterns做好並轉換
2. Pattern 轉換 ( 續 )
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2. Pattern 轉換 ( 續 )
• 將各pattern表格轉為文字
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Pattern 轉換 ( 續 )
去除表格
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Pattern 轉換 ( 續 )
去除表格
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Pattern 轉換 ( 續 )
將其 pattern 轉為一列 , 如下例
0 1 1 0 0
0 0 1 0 0
0 0 1 0 0
0 0 1 0 0
0 0 1 0 0
01100 00100 00100 00100 00100
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Pattern 轉換 ( 續 )
將 10 個 pattern 做成 10 列
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Pattern 轉換 ( 續 )
• 將各 pattern 轉為直列– 方法一 ( 以 Excel 為工具 )
• 先行存成文字檔 (*.txt)• 再利用 Excel, 開啟該文字檔• 複製轉貼成直式• 存成文字檔並命名為 trainset.txt
– 方法二 ( 以 Matlab 為工具 )• 先行匯入所欲轉換的 train pattern• 於命令列中 , 輸入 檔名‘進行轉換 , 例如 : 欲匯入一個 train pattern, 其檔名為 trainset.txt , 則在 Matlab 上輸入 trainset’ 的指令
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Pattern 轉換 ( 續 )
複製並選擇性貼上
< 方法一 >
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Pattern 轉換 ( 續 ) < 方法一 >
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Pattern 轉換 ( 續 ) < 方法一 >
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Pattern 轉換 ( 續 ) < 方法一 >
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存成文字檔並用 tab 格式
< 方法一 >Pattern 轉換 ( 續 )
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匯入的 input pattern 檔名
輸入此命令 , 以便轉換 pattern
Pattern 轉換 ( 續 ) < 方法二 >
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3. Target Pattern 設計Input Pattern Target Pattern
1
2
3
4
5...
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 1 0 0 0 0...
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4. Test Pattern 設計1
3
9
0
{01100 00100 00100 00100 01110}
{01110 00010 01110 00010 01110}
{01110 01010 01110 00010 00100}
{00100 01010 01010 01010 00100}
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Matlab 操作 - 匯入所需資料 ( 續 )
匯入所需資料 : 1.Training data 2.Target data
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Matlab 操作 - 匯入所需資料 ( 續 )
於 Train Pattern所在位置 ,將其匯入
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Matlab 操作 - 匯入所需資料 ( 續 )
選擇“ Next”
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Matlab 操作 - 匯入所需資料 ( 續 )
選擇“ Finish”
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Matlab 操作 – 呼叫類神經網路建構工具 ( 續 )
於命令列下“ nntool”以呼叫類神經網路模組
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選擇“ Import”,將所需資料匯入
Matlab 操作 – 呼叫類神經網路建構工具 ( 續 )
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1. 將 Train Pattern 設定為“ Input” 型式2. 將 Target Pattern 設定為 Targets 型式
Matlab 操作 – 呼叫類神經網路建構工具 ( 續 )
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待所需資料匯入後 ,即可選擇“ New Network”, 以建構類神經網路模組
匯入的資料
Matlab 操作 – 呼叫類神經網路建構工具 ( 續 )
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設定網路的輸入資料來源
Matlab 操作 – 呼叫類神經網路建構工具 ( 續 )
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選擇所需的網路類型
網路名稱
Matlab 操作 – 呼叫類神經網路建構工具 ( 續 )
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設定 BPN 隱藏層的神經元個數 (Layer 1)
Matlab 操作 – 呼叫類神經網路建構工具 ( 續 )
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設定 BPN 輸出層所需的神經元個數 (Layer 2)
Matlab 操作 – 呼叫類神經網路建構工具 ( 續 )
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設定網路所需的相關架構參數後 ,接著選擇“ Train..”,將 Train Pattern 輸入 ,以便網路進行學習模擬
Matlab 操作 – 呼叫類神經網路建構工具 ( 續 )
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選擇 Training 所需的input pattern
選擇 target pattern
Matlab 操作 – 呼叫類神經網路建構工具 ( 續 )
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1. 設定訓練次數2. 設定學習速率 learning rate
3. 待設定完各相關參數後 , 即可選擇“ Train Network” 進行網路的 Training
Matlab 操作 – 呼叫類神經網路建構工具 ( 續 )
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網路訓練過程
Matlab 操作 – 呼叫類神經網路建構工具 ( 續 )
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匯入 test pattern,相關步驟如上所述
Matlab 操作 – 呼叫類神經網路建構工具 ( 續 )
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選擇所建構的網路模組後 ,選擇“ Simulate..” 以進行模擬
Matlab 操作 – 呼叫類神經網路建構工具 ( 續 )
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1. 選擇要進行測試的 test pattern
2. 進行模擬
Matlab 操作 – 呼叫類神經網路建構工具 ( 續 )
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1. 選擇“ Export..”
2. 將欲分析的輸出結果 Export
3. 確定後 , 選擇“ Export”
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Matlab 操作 – 呼叫類神經網路建構工具
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