Ni=net.numInputs (количество входов сети),
Nl=net.numLayers (количество ее слоев),
No=net.numOutputs (количество выходов сети),
ID=net.numInputDelays (входные задержки),
LD=net.numLayerDelays (задержки слоя),
TS=Number of time steps (число временных интервалов),
Q=Batch size (размер набора подаваемых векторов),
Ri=net.inputs{i}.size (размер i-го вектора входа),
Si=net.layers{i}.size (размер i-го слоя),
Ui=net.outputs{i}.size (размер вектора выхода).
- init – инициализация нейронной сети
net=init(net) – функция инициализирует нейронную сеть с именем net, устанавливая веса и смещения сети в соответствии с установками net.initFcn и net.initParam.
- adapt – функция адаптации сети
[net, Y, E, Pf, Af]=adapt(net, P, T, Pi, Ai) – функция адаптации сети. Устанавливает адаптацию сети в соответствии с установками net.adaptFcn и net.adaptParam. Здесь E – ошибка сети, T – целевые значения выходов (по умолчанию – нуль); остальные аргументы – как у команды sim.
- train – тренировка нейронной сети
[net, tr]=train(net, P, T, Pi, Ai) – функция осуществляет обучение сети в соответствии с установками net.trainFcn и net.trainParam. Здесь tr – информация о выполнении процесса обучения (количество циклов и соответствующая ошибка обучения).
- disp – функция отображения свойств нейронной сети
