MATLAB.Exponenta
MATLAB и Simulink на русском
Технологии разработки и отладки
		сложных технических систем

Математика\Neural Network Toolbox

Список функций Neural NetworkToolbox: Функции активации

  В оглавление \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу

HARDLIMS
Симметричная ступенчатая функция активации

Синтаксис:

A = hardlims(N)
info = hardlims(code)

Описание:

HARDLIMS – функция активации. Функция активации вычисляет выход слоя по его входу.

HARDLIMS(N) имеет один входной аргумент – N - SxQ матрицу входных векторов (столбцов) и возвращает выходные векторы с +1 в позиции, где элемент входного вектора имеет положительное значение и -1 в остальных позициях.

HARDLIMS(code) – возвращает информацию об этой функции.

Значения “code":

  • 'deriv' – вид производной от функции активации;
  • 'name' - полное название;
  • 'output' – диапазон выходных значений;
  • 'active' – диапазон входных значений.

Примеры.

Приведем график функции HARDLIMS:

n = -5:0.1:5;
a = hardlims(n);
plot(n,a)

Использование в сети.

Для того, чтобы использовать в сети функцию HARDLIMS, необходимо вызвать NEWP.

Для того, чтобы использовать в сети функцию HARDLIMS, необходимо выполнить следующие установки:

NET.layers{i,j}.transferFcn установить как 'hardlims'.

С примерами использования HARDLIMS можно ознакомиться в разделах описаний функций NEWP.

Алгоритм.

hardlims(n) = 1, если n >= 0
-1, в остальных случаях

  В оглавление \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу


Поиск по сайту:

Система Orphus

Яндекс.Метрика