신경망 (MATLAB)에서 출력을 비정규 화하는 방법은 무엇입니까?

저는 신경 네트워크의 중학교입니다. 입력 데이터를 대상 데이터에 맞게 조정 한 다음 NN을 새로운 샘플 데이터에 시뮬레이트하여 예측 결과를 얻도록 훈련 된 NN이 있습니다.신경망 (MATLAB)에서 출력을 비정규 화하는 방법은 무엇입니까?

문제는 출력이 "0"과 "1"사이의 정규화 된 값이며 "십진수"와 같은 실제 값으로 변환 (비정규 화)해야합니다.

설명 방법을 알려주시겠습니까?

정품 인증 기능을 사용해야한다는 내용을 읽었지만이를 수행하는 방법을 이해하지 못했습니다. 트레이닝 세트를 생성하고, 출력 값을 정규화 한 결과

출처

2016-10-14 Mohamed Nedal

, 아마 최소 - 최대 정규화를 사용 (또는 평균-STD 정규화)

Z는 정규화 된 출력이다

z = (x - min)/(max - min)

. 정상화의 다른 종류의

x = (max - min) * z + min

이 같은 절차가 완료 : 표준화 값을 얻으려면, 당신은 단지 다음 방정식을 반전, 정상화에 사용되는 최소 및 최대 값을 저장해야합니다. 정규화 요소는 원래의 교육 세트에서 얻어야한다는 것을 기억하십시오.

출처

2016-10-14 22:56:39

% NN 초기화 : net = newff (minmax ([입력 샘플]), [3 10 10 10 1]); % 순 매개 변수 : net.trainFcn = 'trainlm'; net.trainParam.lr = 0.1; net.trainParam.epochs = 500; net.trainParam.goal = 0.0; % 초기화 교육 : [net, tr] = train (net, input, target); –

NN (minmax)의 초기화 단계에서 이런 종류의 정규화를 위해 위의 샘플 코드를 살펴보십시오. 어떻게 반대 프로세스를 만들 수 있습니까? –

@MohamedNedal 프로세스를 되돌리려는 함수 호출에 대해 묻는다면 프로세스를 실행 취소하기 위해 최소/최대 인수를 저장해야하므로 아무 것도 없을 것입니다. 수학을 구현하는 것은 사소한 일이어야합니다. –

신경망 (MATLAB)에서 출력을 비정규 화하는 방법은 무엇입니까?

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