tanhLayer

Гиперболический тангенс (tanh) слой

расширьте все на странице

Описание

Гиперболическая касательная (tanh) слой активации применяет функцию tanh на входные параметры слоя.

Создание

Синтаксис

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

Описание

layer = tanhLayer создает гиперболический слой касательной.

пример

layer = tanhLayer('Name',Name) дополнительно задает дополнительный Name свойство. Например, tanhLayer('Name','tanh1') создает tanh слой с именем 'tanh1'.

Свойства

развернуть все

Имя слоя в виде вектора символов или строкового скаляра. Для Layer вход массивов, trainNetwork, assembleNetwork, layerGraph, и dlnetwork функции автоматически присваивают имена к слоям с Name установите на ''.

Типы данных: char | string

Это свойство доступно только для чтения.

Количество входных параметров слоя. Этот слой принимает один вход только.

Типы данных: double

Это свойство доступно только для чтения.

Введите имена слоя. Этот слой принимает один вход только.

Типы данных: cell

Это свойство доступно только для чтения.

Количество выходных параметров слоя. Этот слой имеет один выход только.

Типы данных: double

Это свойство доступно только для чтения.

Выведите имена слоя. Этот слой имеет один выход только.

Типы данных: cell

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Создайте гиперболическую касательную (tanh) слой с именем 'tanh1'.

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

    Name: 'tanh1'

   Learnable Parameters
    No properties.

   State Parameters
    No properties.

  Show all properties

Включайте tanh слой 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++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Генерация кода графического процессора
Сгенерируйте код CUDA® для NVIDIA® графические процессоры с помощью GPU Coder™.

Смотрите также

| | | | |

Темы

Введенный в R2019a

Документация Deep Learning Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте