elliot2sig

Эллиот 2 симметричных сигмоидальных передаточных функции

Синтаксис

A = elliot2sig(N)

Описание

Передаточные функции преобразуют сетевой вход слоя нейронной сети в его сетевой выход. Эта функция является изменением на исходном Эллиоте сигмоидальная функция. Это имеет более крутой наклон, ближе к tansig, но как не является гладким в центре.

A = elliot2sig(N) берет S- Q матрица S N- элемент сетевые входные вектор-столбцы и возвращает S- Q матричный A из выходных векторов, где каждый элемент N раздавлен от интервала [-inf inf] к интервалу [-1 1] с “S-образной” функцией.

Преимущество этой передаточной функции по другому sigmoids состоит в том, что это быстро, чтобы вычислить на простом вычислительном оборудовании, когда это не требует никаких показательных или тригонометрических функций. Его недостаток - то, что это вылетает от классической сигмоидальной формы вокруг нуля.

Примеры

Вычислите слой выход от одного сетевого входного вектора:

n = [0; 1; -0.5; 0.5];
a = elliot2sig(n);

Постройте передаточную функцию:

n = -5:0.01:5;
plot(n, elliot2sig(n))
set(gca,'dataaspectratio',[1 1 1],'xgrid','on','ygrid','on')

Для сети вы уже задали, измените передаточную функцию для слоя i:

 net.layers{i}.transferFcn = 'elliot2sig';

Смотрите также

| |

Представленный в R2012b

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте