"NeuralNet" (资源对象类型)

更多信息

  • 神经网络资源在内容元素中包含神经网络，可用 NetModel 访问.

属性

  • 所有资源类型都有标准的 ResourceObject 属性 ». 此外，每种资源类型都定义了额外的特殊属性.
  • 与内容相关的神经网络资源的特殊属性包括：
  • "ContentElements"可通过 NetModel["name","elem"] 获取的内容元素名称列表
    "ContentElementLocations"内容元素的存储位置
    "DefaultContentElement"可通过 NetModel["name"] 获取的内容元素的名称
    "Format"内容元素的格式
    "ParameterizationData"对于参数化网络模型，存储内部使用的信息
  • 与资源元数据相关的特殊属性包括：
  • "TrainingSetData"到训练数据的链接
    "TrainingSetInformation"对于用来训练网络的数据的描述
  • "ContentElementLocations" 属性是一个 Association，内容元素名称为键，位置为值. 每个值可以是 CloudObject、LocalObject、File 或 URL.
  • 用于对数据资源进行排序的属性包括：
  • "InputDomains"输入类型列表（"Image"、"Text" 等.）
    "TaskType"网络执行的任务的类型 ("Classification"、"Regression")
  • 所有的神经网络资源都有属性 "ResourceType""NeuralNet".
  • 数据资源共用的标准 ResourceObject 属性包括：
  • "ExampleNotebook"展示范例输入和输出的笔记本
  • "SourceMetadata" 值是一个可以包含以下键的 Association：
  • "Citation"来源/参考引文
    "Creator"作者或创建者的名字
    "Date"原始发布日期
    "Rights"资源的版权
    "Source"到原始资源的链接

使用 NeuralNet 资源

  • 可用 NetModel 访问 ResourceObject 中的网络.
  • 可用 ResourceObject[…]["prop"] 访问属性.
  • 通常情况下，神经网络资源含有一个可通过 NetModel["name","ConstructionNotebook"] 展示构建过程的笔记本.
  • 神经网络资源可以包括单个经过训练的网络，也可以根据对 NetModel 的额外输入从参数化的网络集合中进行选择.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (1)

从公共存储库获取神经网络资源：

资源的类型为 "NeuralNet"：

获取缺省的神经网络：

获取输入并使用该网络：

范围  (2)

查看含有一个经过训练的网络的神经网络资源的元数据：

查看内容元素的名称：

查看数据文件的位置和格式：

打开范例笔记本：

查看任务的类型：

查看输入的类别：

读取网络和训练集的说明：

查看含有多个可用的已训练好的网络的参数化神经网络资源的元数据：

查看参数化信息：

查看内容元素的名称. 注意多个评估网络：

指定参数，获取一个网络：

获取缺省网络进行比较：

对于同样的输入，这两个参数化网络给出不同的概率：