elliotsig

Эллиот симметричная сигмоидальная передаточная функция

Синтаксис

A = elliotsig(N)

Описание

Передаточные функции преобразуют сетевой вход слоя нейронной сети в его сетевой выход.

A = elliotsig(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 только выравнивается для больших входных параметров, таким образом, его эффект не так локален как другие сигмоидальные функции. Этот результат силы в большем количестве учебных итераций, или требуют, чтобы больше нейронов достигло той же точности.

Примеры

Вычислите слой выход от одного сетевого входного вектора:

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

Постройте передаточную функцию:

n = -5:0.01:5;
plot(n, elliotsig(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 = 'elliotsig';

Смотрите также

| |

Представленный в R2012b
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте