Exponenta Banner
exponenta event banner

hardlim

Передаточная функция жесткого предела

свернуть все на странице

Синтаксис

A = hardlim(N)
info = hardlim('code')

Описание

пример

A = hardlim(N) берет S- Q матрица сетевого входа (столбец) векторы, N, и возвращает A, S- Q Булева матрица с элементами равняется 1 где N больше или равен 0.

hardlim нейронная передаточная функция. Передаточные функции вычисляют выход слоя от его сетевого входа.

info = hardlim('code') возвращает полезную информацию для каждого code символьный вектор:

  • hardlim('name') возвращает имя этой функции.

  • hardlim('output') возвращает [min max] выведите область значений.

  • hardlim('active') возвращает [min max] активный входной диапазон.

  • hardlim('fullderiv') возвращается 1 или 0, в зависимости от ли dA_dN S- S- Q или S- Q.

  • hardlim('fpnames') возвращает имена параметров функции.

  • hardlim('fpdefaults') возвращает параметры функции по умолчанию.

Примеры

свернуть все

В этом примере показано, как создать график hardlim передаточная функция.

Создайте входную матрицу, n. Затем вызовите hardlim функционируйте и постройте результаты.

n = -5:0.1:5;
a = hardlim(n);
plot(n,a)

Присвойте эту передаточную функцию слою i из сети.

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

Входные параметры

свернуть все

Сетевые входные вектор-столбцы в виде S- Q матрица.

Выходные аргументы

свернуть все

Выходная матрица, возвращенная как S- Q Булева матрица с элементами равняется 1 где N больше или равен 0.

Алгоритмы

hardlim(n) = 1, если n ≥ 0

                         0 в противном случае

Смотрите также

|

Представлено до R2006a

Документация Deep Learning Toolbox

Поддержка