tanhLayer

Слой гиперболического тангенса (танх)

развернуть все на странице

Описание

Слой активации гиперболического тангенса (tanh) применяет функцию tanh к входам слоя.

Создание

Синтаксис

layer = tanhLayer
layer = tanhLayer('Name',Name)

Описание

layer = tanhLayer создает слой гиперболического тангенса.

пример

layer = tanhLayer('Name',Name) дополнительно задает необязательную Name свойство. Для примера, tanhLayer('Name','tanh1') создает слой tanh с именем 'tanh1'.

Свойства

расширить все

Имя слоя, заданное как вектор символов или строковый скаляр. Чтобы включить слой в график слоев, необходимо задать непустое уникальное имя слоя. Если вы обучаете последовательную сеть с слоем и Name установлено в ''затем программа автоматически присваивает слою имя во время обучения.

Типы данных: char | string

Количество входов слоя. Этот слой принимает только один вход.

Типы данных: double

Входные имена слоя. Этот слой принимает только один вход.

Типы данных: cell

Количество выходов слоя. Этот слой имеет только один выход.

Типы данных: double

Выходные имена слоя. Этот слой имеет только один выход.

Типы данных: cell

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

Создайте слой гиперболического тангенса (tanh) с именем 'tanh1'.

layer = tanhLayer('Name','tanh1')
layer = 
  TanhLayer with properties:

    Name: 'tanh1'

  Show all properties

Включите слой танха в Layer массив.

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(3,16)
    batchNormalizationLayer
    tanhLayer
    
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(3,32)
    batchNormalizationLayer
    tanhLayer
    
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer]
layers = 
  11x1 Layer array with layers:

     1   ''   Image Input             28x28x1 images with 'zerocenter' normalization
     2   ''   Convolution             16 3x3 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     3   ''   Batch Normalization     Batch normalization
     4   ''   Tanh                    Hyperbolic tangent
     5   ''   Max Pooling             2x2 max pooling with stride [2  2] and padding [0  0  0  0]
     6   ''   Convolution             32 3x3 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     7   ''   Batch Normalization     Batch normalization
     8   ''   Tanh                    Hyperbolic tangent
     9   ''   Fully Connected         10 fully connected layer
    10   ''   Softmax                 softmax
    11   ''   Classification Output   crossentropyex

Расширенные возможности

Генерация кода C/C + +
Сгенерируйте код C и C++ с помощью Coder™ MATLAB ®

.

Генерация кода GPU
Сгенерируйте код CUDA ® для графических процессоров NVIDIA ® с помощью GPU Coder™

.

См. также

| | | | |

Темы

Введенный в R2019a

Документация по Deep Learning Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте