tansig

Hyperbolische Tangens-Sigmoid-Transferfunktion

Syntax

A = tansig(N)

Beschreibung

Tipp

Um eine hyperbolische Tangens-Aktivierung für Deep Learning zu verwenden, benutzen Sie die Funktion tanhLayer oder die tanh-Methode dlarray.

A = tansig(N) nimmt eine Matrix von Netzeingangsvektoren, N und gibt die S-mal-Q-Matrix A zurück, mit den Elementen von N in [-1 1] gepresst.

tansig ist eine neuronale Transferfunktion. Transferfunktionen berechnen den Ausgang einer Schicht aus ihrem Netzeingang.

Beispiele

Erstellen eines Diagramms der Transferfunktion tansig

Dieses Beispiel zeigt, wie man die hyperbolische Tangens-Sigmoid-Transferfunktion einer Eingangsmatrix berechnet und plottet.

Erstellen Sie die Eingangsmatrix n. Rufen Sie dann die Funktion tansig auf und stellen Sie die Ergebnisse dar.

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

Ordnen Sie diese Übertragungsfunktion der Schicht i eines Netzes zu.

net.layers{i}.transferFcn = 'tansig';

Eingabeargumente

N — Eingangsmatrix

Matrix

Netto-Eingangsspaltenvektoren, angegeben als S-mal-Q-Matrix.

Ausgangsargumente

A — Ausgangsmatrix

Matrix

Ausgangsvektoren, zurückgegeben als S-mal-Q-Matrix, wobei jedes Element von N mit einer „S-förmigen“ Funktion aus dem Intervall [-inf inf] auf das Intervall [-1 1] gepresst wird.

Algorithmen

a = tansig(N) = 2/(1+exp(-2*N))-1

Dies ist mathematisch äquivalent zu tanh(N).

Referenzen

[1] Vogl, T. P., et al. ‘Accelerating the Convergence of the Back-Propagation Method’. Biological Cybernetics, vol. 59, no. 4–5, Sept. 1988, pp. 257–63. DOI.org (Crossref), doi:10.1007/BF00332914.

Versionsverlauf

Eingeführt vor R2006a

Siehe auch

sim | logsig