sumsqr

(Zu entfernen) Summe der quadrierten Elemente einer oder mehrerer Matrizen

sumsqr wird in einer zukünftigen Version entfernt. Weitere Informationen finden Sie unter Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflows.

Ratschläge zur Aktualisierung Ihres Codes finden Sie unter Versionsverlauf.

Syntax

[s,n] = sumsqr(x)

Beschreibung

[s,n] = sumsqr(x) nimmt eine Matrix oder ein Zellen-Array von Matrizen, x, und gibt s, die Summe aller quadrierten endlichen Werte in x, und n, die Anzahl der endlichen Werte, zurück.

Wenn x keine endlichen Werte enthält, ist die zurückgegebene Summe 0.

Beispiele

Berechnen Sie die Summe der quadrierten Elemente mit der Funktion sumsqr

Dieses Beispiel zeigt, wie man die Summe der quadrierten Elemente einer Matrix und eines Zellen-Arrays mit Hilfe der Funktion sumsqr berechnet.

m = sumsqr([1 2;3 4])

m = 
30

[m,n] = sumsqr({[1 2; NaN 4], [4 5; 2 3]})

m = 
75

n = 
7

Eingabeargumente

x — Eingangsmatrix

Matrix | Zellen-Array von Matrizen

Eingangselemente, angegeben als Matrix oder Zellen-Array von Matrizen.

Ausgangsargumente

s — Summe der quadrierten Elemente

Skalar

Summe aller quadrierten Elemente in x, zurückgegeben als Skalar.

n — Anzahl der endlichen Werte

Skalar

Anzahl der endlichen Werte in x, zurückgegeben als Skalar.

Versionsverlauf

Eingeführt vor R2006a

R2026a: sumsqr wird zukünftig entfernt.

sumsqr wird in einer zukünftigen Version entfernt.

Mehr über die unterstützten Mathematik- und Deep-Learning-Operationen und -Schichten erfahren Sie in diesen Beispielen und Themen:

• Build Networks with Deep Network Designer

• List of Deep Learning Layers

• List of Functions with dlarray Support

Um die Summe der quadrierten finiten Elemente einer Matrix X und die Anzahl der finiten Elemente zu berechnen, verwenden Sie

idx = isfinite(X);
s = sum(X(idx).*X(idx),"all");
n = sum(idx,"all");

Weitere Informationen finden Sie unter Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflows.

Siehe auch

Time Series Modeler | fitrnet (Statistics and Machine Learning Toolbox) | fitcnet (Statistics and Machine Learning Toolbox) | trainnet | trainingOptions | dlnetwork

Themen

• Training Neural Networks with Tabular Data
• Training Neural Networks with Time Series Data
• Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflows