如何在 Matlab 中为多类数据集创建多层感知器

Question

我想为作业创建一个双层感知器。
它将作为 Fisher iris 数据集的分类器。

我在创建网络时遇到了以下问题：

• 对于像上面这样的数据集，我可以用一个单一的设置网络吗？ 输入并传递 n 行和 4 个特征的整个训练矩阵作为 输入值？或者，我是否需要调整网络以使用 4 个输入 节点，每个特征 1，并将训练矩阵作为输入传递 价值？
• 此外，如何正确地连接各层？
  例如，当我使用 4 个输入创建一个感知器时 network 命令，我不太明白biasConnect、inputConnect 和layerConnect 到底是做什么的。
• 最后，正确分类一个元素需要多少个输出？ 我遇到的每个示例都使用一个输出，但是，只有一个 够了吗？或者，我需要为每个班级提供一个吗？

用于创建第二点提到的网络的命令：

net = network(4, 2, [1; 0], [1 1 1 1;0 0 0 0], [0 0; 1 0], [0 1]);

Answer 1

让我们从网络连接开始。 network 函数的工作方式并不直观。为了控制您的输入向量是否正确描述了结构，您可以使用view(net)：

现在让我们简要讨论每个参数：

numInputs - 如果您的网络将只获得一个输入数据集，您需要将1 放在这里。

numLayers - 对于 iris 数据集，可以在这里使用 2。

biasConnect - 偏置单元用于“增加”输入和输出之间的非线性。我们希望网络能够逼近复杂的非线性函数，这就是为什么在两层都添加偏置单元是个好主意。所以把[1, 1]放在这里。

inputConnect - 向量的维度为numLayers-by-numInputs。它显示哪些输入连接到哪些层。你只有一个输入连接到第一层，所以把[1;0]放在这里。

layerConnect - 向量的维度为numLayers-by-numLayers。你有两层。第一层连接到第二层，但不连接到自身。从第二层到第一层没有连接，第二层不给自己喂食。把[0 0; 1 0]放在这里。

outputConnect - 向量的维度为1-by-numLayers，并显示连接到输出的层。把[0 1]放在这里。

这是我们的命令和对应的图表：

net = network(1, 2, [1; 1], [1;0], [0 0; 1 0], [0 1]);

您可以对参数进行试验，得到的结构可能非常复杂。

网络配置

现在您需要配置网络。您可以在文档中找到所有参数，我将在这里描述最重要的：

1. 为层设置正确的激活函数很重要。默认情况下，该函数设置为purelin。您可能想在这里使用tansig 或logsig 之类的东西。

2. 你需要设置每一层的大小。在你的情况下，我会在第一层使用 5 或 7 个单位。第二层的大小应等于输出类的数量：在您的情况下为3。

3. 还应为每一层设置权重和偏置单元的初始化函数。

生成的网络如下所示：

代码如下：

net = network(1, 2, [1; 1], [1;0], [0 0; 1 0], [0 1]);

net.adaptFcn = 'adaptwb';
net.divideFcn = 'dividerand'; %Set the divide function to dividerand (divide training data randomly).

net.performFcn = 'mse';
net.trainFcn = 'trainlm'; % set training function to trainlm (Levenberg-Marquardt backpropagation) 

net.plotFcns = {'plotperform', 'plottrainstate', 'ploterrhist', 'plotconfusion', 'plotroc'};

%set Layer1
net.layers{1}.name = 'Layer 1';
net.layers{1}.dimensions = 7;
net.layers{1}.initFcn = 'initnw';
net.layers{1}.transferFcn = 'tansig';

%set Layer2
net.layers{2}.name = 'Layer 2';
net.layers{2}.dimensions = 3;
net.layers{2}.initFcn = 'initnw';
net.layers{2}.transferFcn = 'tansig';

[x,t] = iris_dataset; %load of the iris data set
net = train(net,x, t); %training

y = net(x); %prediction

view(net);

混淆矩阵看起来很不错。所以网络运行良好！

有点射击的方式

如果你想使用已经预装的网络，你可以使用这个代码：

[x,t] = iris_dataset;
net = patternnet;
net = configure(net,x,t);

net = train(net,x,t); %training
view(net);

y = net(x); %predict