exponenta event banner

mandist

Функция веса расстояния Манхэттена

Синтаксис

Z = mandist(W,P)
D = mandist(pos)

Описание

mandist - функция веса расстояния Манхэттена. Весовые функции применяют веса к входным данным для получения взвешенных входных данных.

Z = mandist(W,P) принимает эти входные данные,

W

Sоколо-R весовая матрица

P

Rоколо-Q матрица Q входные (колонка) векторы

и возвращает значение Sоколо-Q матрица векторных расстояний.

mandist также является функцией расстояния слоя, которая может быть использована для нахождения расстояний между нейронами в слое.

D = mandist(pos) принимает один аргумент,

pos

S матрица строк положений нейронов

и возвращает значение Sоколо-S матрица расстояний.

Примеры

Здесь определяется матрица случайного веса. W и входной вектор P и вычислить соответствующий взвешенный ввод Z.

W = rand(4,3);
P = rand(3,1);
Z = mandist(W,P)

Здесь вы определяете случайную матрицу положений для 10 нейронов, расположенных в трехмерном пространстве, а затем находите их расстояния.

pos = rand(3,10);
D = mandist(pos)

Использование в сети

Изменение сети таким образом, чтобы входной вес использовался mandist, комплект net.inputWeights{i,j}.weightFcn кому 'mandist'. Для веса слоя установите значение net.layerWeights{i,j}.weightFcn кому 'mandist'.

Изменение сети для использования топологии слоя mandist, комплект net.layers{i}.distanceFcn кому 'mandist'.

В любом случае звоните sim для моделирования сети с помощью dist. Посмотрите newpnn или newgrnn для примеров моделирования.

Алгоритмы

Манхэттенская дистанция D между двумя векторами X и Y является

D = sum(abs(x-y))

См. также

| |

Представлен до R2006a