perform

입력 신경망으로, network 객체로 지정됩니다. network 객체를 만들려면 feedforwardnet 또는 narxnet 등을 사용하십시오.

신경망 목표값으로, 행렬 또는 셀형 배열로 지정됩니다.

신경망 출력값으로, 행렬 또는 셀형 배열로 지정됩니다.

오차 가중치로, 벡터, 행렬 또는 셀형 배열로 지정됩니다.

오차 가중치는 다음과 같이 표본, 출력 요소, 시간 스텝 또는 신경망 출력값으로 정의할 수 있습니다.

ew = [1.0 0.5 0.7 0.2]; % Across 4 samples
ew = [0.1; 0.5; 1.0]; % Across 3 elements
ew = {0.1 0.2 0.3 0.5 1.0}; % Across 5 timesteps
ew = {1.0; 0.5}; % Across 2 outputs

오차 가중치를 임의의 조합으로 정의할 수도 있습니다. 예를 들어 4개의 시간 스텝에 걸쳐 2개의 시계열(즉, 2개의 표본)에서 정의할 수 있습니다.

ew = {[0.5 0.4],[0.3 0.5],[1.0 1.0],[0.7 0.5]};

일반적인 경우에는 오차 가중치가 목표값과 정확히 같은 차원을 가질 수 있는데, 이때 각 목표값은 연결된 오차 가중치를 갖게 됩니다.

디폴트 오차 가중치는 모든 오차를 동일하게 취급합니다.

ew = {1}