Пакет MATLAB Neural Networks Toolbox

До складу пакету Neural Networks входять більше 160 різних функцій, утворюючи собою своєрідну макромову програмування і дозволяючи користувачу створювати, навчати і використовувати самі різні нейронні мережі. За допомогою команди.

>> help nnet.

можна одержати перелік вхідних в пакет функцій. Для отримання довідки по будь-якій функції можна використовувати команду.

>> help ім'я функції.

Є наступні категорії функцій даного пакету:

1. Функції активації (ФА) і їх похідні. ФА, або передавальна функція нейрона, перетворить кожен елемент вектора входу нейрона в елемент вектора виходу.

Всі m-функції даного пакету, що описують функції активації, мають однаковий формат:

Y= (X), де У — матриця векторів виходу, X — матриця векторів входу.

Похідні функцій активації мають наступний формат:

dY_dX=d (X, Y).

2. Функції адаптації і навчання. Ці функції дозволяють встановлювати алгоритм і параметри навчання нейронної мережі заданої конфігурації за бажанням користувача. До групи входять наступні функції:

Adapt — функція адаптації параметрів нейронної мережі.

Trainbfg — функція навчання, реалізовуюча різновид квазіньютонівського алгоритму зворотного розповсюдження помилки.

Trainc — функція навчання нейронної мережі з циклічним представленням входу.

Trainrp — функція, що реалізовує різновид алгоритму зворотного розповсюдження помилки.

Trains — навчання нейронної мережі з послідовним представленням входів.

3. Функції настройки нейронної мережі.

Learncon — функція настройки вагів з введенням «відчуття справедливості».

Learngd — функція корекції вагів і зсувів, реалізовуюча градієнтний алгоритм оптимізації.

4. Функції ініціалізації.

Init — функція ініціалізації нейронної мережі.

Initlay — функція готовності нейронної мережі до ініціалізації.

5. Функції створення нейронних мереж.

Network — функція створення нейронної мережі користувача.

Newp — функція створення персептрона.

Newlin — функція створення шару лінійних нейронів.