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Matlab Neural Network Toolbox
Matworks Inc.
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 2
Neural Network Toolbox (Matlab)
• Es una colección de funciones construidas predefinidas en una ambiente numérico de computo de MATLAB.
• Estas funciones predefinidas pueden ser llamadas por el usuario para simular diferentes tipos de modelos neuronales.
• Neural Network Toolbox es una herramienta útil en la industria , educación e investigación.
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 3
Descripción General
Herramienta para el desarrollo y entrenamiento de redes neuronales mas populares bajo el ambiente de Matlab. Tales como: Perceptrón, Adaline, Backpropagation, redes de Base Radial, SOM, Elman, Hopfield, LVQ.
– Plataforma: Windows 95, 98.– Desarrollador: Mathworks.
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 4
Texto
• Neural Network Toolbox
• By Hagan, Demuth, Beale
• Mathworks
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 5
Neuron Modeland
Network Architectures
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 6
Single-Input Neuron
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 7
Transfer Functions
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 8
Transfer Functions
Funciones en Matlab/NNT
Neural Network Toolbox
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 10
Función: hardlim
• Hard limit• Relación entrada/salida
• a = 0 para n < 0
• a = 1 para n 0
• Icono
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 11
Función: hardlims
• Symmetrical Hard limit
• Relación entrada/salida
• a = -1 para n < 0
• a = +1 para n 0
• Icono
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 12
Función: purelin
• Linear
• Relación entrada/salida
• a = n
• Icono
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 13
Función: satlin
• Saturating linear• Relación entrada/salida
• a=0 para n < 0
• a=n para 0 n 1
• a=1 para n > 1
• Icono
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 14
Función: satlins
• Symmetric Saturating linear
• Relación entrada/salida• a=0 para n< -1• a=n para -1 n 1• a=1 para n > 1• Icono
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 15
Función: poslin
• Positive linear Function
• Relación entrada/salida
• a=0 para n < 0
• a=n para n 0
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 16
Función: logsig
• Log-sigmoid• Relación entrada/salida
• Icono
nea
1
1
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 17
Función: tansig
• Hyperbolic tangent sigmoid
• Relación entrada/salida
• a = tanh(n)
• o bien
nn
nn
eeee
a
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 18
Función: radbas
• Radial Basis• Relación entrada/salida
• a=1 para n = 0
• para n 0
2n
ea
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 19
Función: compet
• Competitive• Relación entrada/salida• a = 1 para la neurona
con el valor máximo de n
• a = 0 para todas las demás neuronas
• Icono
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 20
Función: tribas
• Triangular Basis Function
• Relación entrada/salida
• a=0 para n< -1 y , n> 1
• a= f(n) para
• a=1 para n = 0
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 21
Multiple-Input Neuron
Abreviated Notation
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 22
Layer of Neurons
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 23
Abbreviated Notation
W
w1 1 w1 2 w1 R
w2 1 w2 2 w2 R
wS 1 wS 2 wS R
=
b
1
2
S
=
b
b
b
p
p1
p2
pR
= a
a1
a2
aS
=
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 24
Multilayer Network
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 25
Abreviated NotationHidden Layers Output Layer
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 26
Delays and Integrators
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 27
Recurrent Network
a 2 satlins Wa 1 b+ =
a 1 satlins Wa 0 b+ satlins Wp b+ = =
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 28
• Funciones Funciones de Neural de Neural Network Network ToolboxToolbox
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 29
Funciones del Perceptrón
Hardlim Función de transferencia de limite estricto.
Hardlims Función de transferencia de limite estricto simétrica.
Initp Inicializa una capa del perceptrón.
Learnp Regla de aprendizaje del perceptrón.
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 30
Funciones del Perceptrón
Plotpc Gráfica la clasificación del perceptrón.Plotpv Gráfica los vectores entrenamiento del
perceptrón.Simup Simula una capa del perceptrón.Learnpn Normaliza la regla de aprendizaje del
perceptron.Trainp entrena una capa del perceptrón con la regla
de aprendizaje
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 31
Demos y Tutoriales en Matlab/NNT
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 32
Editor de Código en Matlab/NNT
AGOSTO DEL 2002 ESCOM IPN 33
Simulación y Graficación
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