Список функций с dlarray Поддержка

Функции Deep Learning Toolbox с dlarray Поддержка

Эти таблицы приводят и кратко описывают функции Deep Learning Toolbox™, которые работают с dlarray объекты.

Операции глубокого обучения

ФункцияОписание
avgpoolСредняя операция объединения выполняет субдискретизацию путем деления входа на объединение областей и вычисление среднего значения каждой области.
batchnormОперация нормализации партии. нормирует входные данные через все наблюдения для каждого канала независимо. Чтобы ускорить обучение сверточной нейронной сети и уменьшать чувствительность к сетевой инициализации, используйте нормализацию партии. между сверткой и нелинейными операциями такой как relu.
crossentropyПерекрестная энтропийная операция вычисляет потерю перекрестной энтропии между сетевыми предсказаниями и целевыми значениями для задач классификации одно меток и мультиметок.
crosschannelnormМежканальная операция нормализации использует локальные ответы в различных каналах, чтобы нормировать каждую активацию. Межканальная нормализация обычно следует за a relu операция. Межканальная нормализация также известна как локальную нормализацию ответа.
ctcОперация CTC вычисляет потерю ассоциативной временной классификации (CTC) между невыровненными последовательностями.
dlconvОперация свертки применяет скользящие фильтры к входным данным. Используйте dlconv функция для свертки глубокого обучения, сгруппированной свертки и мудрой каналом отделимой свертки.
dlode45Нейронная операция обыкновенного дифференциального уравнения (ODE) возвращает решение заданного ОДУ.
dltranspconvТранспонированная операция свертки сверхдискретизировала карты функции.
embedВстроить операция преобразует числовые индексы в числовые векторы, где индексы соответствуют дискретным данным. Используйте вложения, чтобы сопоставить дискретные данные, такие как категориальные значения или слова к числовым векторам.
fullyconnectПолностью операция connect умножает вход на матрицу веса и затем добавляет вектор смещения.
groupnormОперация нормализации группы нормирует входные данные через сгруппированные подмножества каналов для каждого наблюдения независимо. Чтобы ускорить обучение сверточной нейронной сети и уменьшать чувствительность к сетевой инициализации, используйте нормализацию группы между сверткой и нелинейными операциями такой как relu.
gruОперация закрытого текущего модуля (GRU) позволяет сети изучать зависимости между временными шагами в данных о последовательности и временных рядах.
huberОперация Хубера вычисляет утрату Хубера между сетевыми предсказаниями и целевыми значениями для задач регрессии. Когда 'TransitionPoint' опция равняется 1, это также известно как сглаженную потерю L1.
instancenormОперация нормализации экземпляра нормирует входные данные через каждый канал для каждого наблюдения независимо. Чтобы улучшить сходимость обучения сверточная нейронная сеть и уменьшать чувствительность к сетевым гиперпараметрам, используйте нормализацию экземпляра между сверткой и нелинейными операциями такой как relu.
l1lossОперация потерь L1 вычисляет потерю L1, данную сетевые предсказания и целевые значения. Когда Reduction опцией является "sum" и NormalizationFactor опцией является "batch-size", вычисленное значение известно как среднюю абсолютную погрешность (MAE).
l2lossОперация потерь L2 вычисляет потерю L2 (на основе нормы L2 в квадрате) данный сетевые предсказания и целевые значения. Когда Reduction опцией является "sum" и NormalizationFactor опцией является "batch-size", вычисленное значение известно как среднеквадратическую ошибку (MSE).
layernormОперация нормализации слоя нормирует входные данные через все каналы для каждого наблюдения независимо. Чтобы ускорить обучение текущих и многоуровневых perceptron нейронных сетей и уменьшать чувствительность к сетевой инициализации, используйте нормализацию слоя после learnable операций, таких как LSTM и полностью соедините операции.
leakyreluТекучий исправленный линейный модуль (ReLU), операция активации выполняет нелинейную пороговую операцию, где любое входное значение меньше, чем нуль умножается на фиксированный масштабный коэффициент.
lstmОперация долгой краткосрочной памяти (LSTM) позволяет сети изучать долгосрочные зависимости между временными шагами в данных о последовательности и временных рядах.
maxpoolМаксимальная операция объединения выполняет субдискретизацию путем деления входа на объединение областей и вычисление максимального значения каждой области.
maxunpoolМаксимальная операция необъединения не объединяет выход максимальной операции объединения путем повышающей дискретизации и дополнения нулями.
mseПоловина операции среднеквадратической ошибки вычисляет половину потери среднеквадратической ошибки между сетевыми предсказаниями и целевыми значениями для задач регрессии.
onehotdecode

Одногорячая операция декодирования декодирует векторы вероятности, такие как выход сети классификации, в метки классификации.

Вход A может быть dlarray. Если A отформатирован, функция игнорирует формат данных.

reluИсправленный линейный модуль (ReLU), операция активации выполняет нелинейную пороговую операцию, где любое входное значение меньше, чем нуль обнуляется.
sigmoidСигмоидальная операция активации применяет сигмоидальную функцию к входным данным.
softmaxsoftmax операция активации применяет функцию softmax к размерности канала входных данных.

dlarray- Определенные Функции

ФункцияОписание
dimsЭта функция возвращает формат данных dlarray.
dlfevalЭта функция оценивает dlarray функция с помощью автоматического дифференцирования.
dlgradientЭта функция вычисляет градиенты с помощью автоматического дифференцирования.
extractdataЭта функция извлекает данные из dlarray.
finddimЭта функция находит индексы dlarray размерности с данной меткой размерности.
stripdimsЭта функция удаляет формат данных из dlarray.

Проблемно-ориентированные функции с dlarray Поддержка

Эти таблицы приводят и кратко описывают проблемно-ориентированные функции, которые работают с dlarray объекты.

Компьютерное зрение

ФункцияОписание
focalCrossEntropy (Computer Vision Toolbox)Вычислите фокальную потерю перекрестной энтропии между двумя dlarray объекты, которые представляют предсказанный и предназначаются для меток классификации.
generalizedDice (Computer Vision Toolbox)Измерьте подобие между двумя dlarray объекты, которые представляют сегментированные изображения, с помощью обобщенной метрики Dice, которая составляет взвешивание класса.
roialign (Computer Vision Toolbox)Выполните объединение ROI dlarray данные.

Обработка изображений

ФункцияОписание
depthToSpace (Image Processing Toolbox)Перестройте dlarray данные из размерности глубины в пространственные блоки.
dlresize (Image Processing Toolbox)Измените размер пространственных размерностей dlarray.
multissim (Image Processing Toolbox)Измерьте подобие между двумя dlarray объекты, которые представляют 2D изображения, с помощью многошкального структурного подобия (MS-SSIM) метрика.
multissim3 (Image Processing Toolbox)Измерьте подобие между двумя dlarray объекты, которые представляют 3-D изображения, с помощью 3-D метрики MS-SSIM.
psnr (Image Processing Toolbox)Измерьте подобие между двумя dlarray объекты, которые представляют изображения с помощью метрики пикового отношения сигнал-шум (PSNR).
spaceToDepth (Image Processing Toolbox)Перестройте пространственные блоки dlarray данные в размерность глубины.
ssim (Image Processing Toolbox)Измерьте подобие между двумя dlarray объекты, которые представляют изображения с помощью структурного подобия (SSIM) метрика.

Обработка сигналов

ФункцияОписание
dlstft (Signal Processing Toolbox)Вычислите кратковременное преобразование Фурье.

Функции MATLAB с dlarray Поддержка

Многие MATLAB® функции работают с dlarray объекты. Эти таблицы приводят указания и ограничения по применению для этих функций, когда вы используете dlarray аргументы.

Унарные поэлементные функции

ФункцияПримечания и ограничения
abs

Выход dlarray имеет тот же формат данных как вход dlarray.

acos
acosh
acot
acsc
angle
asec
asin
asinh
atan
atan2
atanh
conj
cos
cosh
cot
csc
exp
imag
log
real
reallog
realsqrt
sec
sign
sin
sinh
sqrt
tan
tanh
uminus, -
uplus, +

Бинарные поэлементные операторы

ФункцияПримечания и ограничения
complex

Для синтаксиса с одним входом, выхода dlarray имеет тот же формат данных как вход dlarray

Для 2D входного синтаксиса, если dlarray входные параметры отформатированы, их форматы данных должны соответствовать.

minus, -

Если два dlarray входные параметры отформатированы, затем выход dlarray отформатирован с комбинацией обоих из их форматов данных. Функция использует неявное расширение, чтобы объединить входные параметры. Для получения дополнительной информации смотрите Неявное расширение с Форматами данных.

plus, +
power, .^
rdivide, ./
realpow
times, .*

Функции сокращения

ФункцияПримечания и ограничения
mean
  • Выход dlarray имеет тот же формат данных как вход dlarray.

  • 'omitnan' опция не поддерживается.

  • Если вход dlarray находится на графическом процессоре, 'native' опция не поддерживается.

prod
  • Выход dlarray имеет тот же формат данных как вход dlarray.

  • 'omitnan' опция не поддерживается.

sum

Функции Extrema

ФункцияПримечания и ограничения
ceil

Выход dlarray имеет тот же формат данных как вход dlarray.

eps
  • Выход dlarray имеет тот же формат данных как вход dlarray.

  • Используйте eps(ones(‘like’, x)) получить скалярное значение эпсилона на основе типа данных dlarray x.

fix

Выход dlarray имеет тот же формат данных как вход dlarray.

floor

Выход dlarray имеет тот же формат данных как вход dlarray.

max
  • Когда вы находите максимальные или минимальные элементы одного dlarray, выход dlarray имеет тот же формат данных как вход dlarray.

  • Когда вы находите, что максимальные или минимальные элементы между два отформатировали dlarray входные параметры, выход dlarray имеет комбинацию обоих из их форматов данных. Функция использует неявное расширение, чтобы объединить входные параметры. Для получения дополнительной информации смотрите Неявное расширение с Форматами данных.

  • Выходной аргумент индекса не прослеживается и не может использоваться с автоматическим дифференцированием. Для получения дополнительной информации смотрите Использование Автоматическое Дифференцирование В Deep Learning Toolbox.

min
rescale
  • Если первый вход dlarray A восстанавливается после форматирования, все дополнительные входные параметры должны быть восстановлены после форматирования.

  • Если первый вход dlarray A отформатирован, все дополнительные входные параметры должны или быть восстановленными после форматирования скалярами или иметь форматы данных, которые являются подмножеством формата данных A. В этом случае каждая размерность должна или быть одиночным элементом или совпадать с длиной соответствующей размерности A.

round
  • Только синтаксис Y = round(X) поддерживается.

  • Выход dlarray имеет тот же формат данных как вход dlarray.

Преобразования Фурье

ФункцияПримечания и ограничения
fft Только бесформатные входные массивы поддерживаются.
ifft
  • Только бесформатные входные массивы поддерживаются.

  • Когда вы используете 'symmetric' опция, ifft обрабатывает вход Y как точно симметричный. Если вы вычисляете производное использующее автоматическое дифференцирование, то производная также точно симметрична. Если Y несимметрично, затем функция и поведение градиента не могут соответствовать. Чтобы гарантировать эту функцию и соответствие поведения градиента для несимметричных входных параметров, явным образом симметрируйте Y.

Другие математические операции

ФункцияПримечания и ограничения
colon, :
  • Поддерживаемые операции:

    • a:b

    • a:b:c

    Для получения информации об индексации в dlarray, смотрите Индексацию.

  • Все входные параметры должны быть действительными скалярами. Выход dlarray восстанавливается после форматирования.

interp1
  • Вход x точек выборки должен быть конечный, увеличивающийся вектор, не повторяя элементы.

  • method должен быть 'linear' или 'nearest'.

  • Синтаксис кусочного полинома ('pp') не поддерживается.

  • Только демонстрационный вход v значений может быть отформатированный dlarray. Все другие входные параметры должны быть восстановлены после форматирования. Если v отформатированный dlarray, вход xq точек запроса должен быть вектор и выход vq имеет тот же формат данных как v.

mrdivide, /

Второй dlarray введите должен быть скаляр. Выход dlarray имеет тот же формат данных как первый dlarray входной параметр.

mtimes, *
  • Одним входом может быть отформатированный dlarray только, когда другой вход является бесформатным скаляром. В этом случае, выход dlarray имеет тот же формат данных как отформатированный dlarray входной параметр.

  • Умножение dlarray с non-dlarray разреженная матрица поддерживается только, когда оба входных параметров являются нескалярными.

ode45

Поддерживаемые синтаксисы:

  • [t,y] = ode45(odefun,tspan,y0)

  • [t,y] = ode45(odefun,tspan,y0,options)

По крайней мере один из y0 и tspan должен быть бесформатный dlarray объект.

Если tspan dlarray объект, затем выход t бесформатный dlarray объект. Если y0 dlarray объект, затем выход y бесформатный dlarray объект.

Для dlarray введите, ode45 функция не поддерживает OutputFcn, Mass, NonNegative, и Events опции.

Для dlarray введите, ode45 функция не поддерживает ускоряющее использование dlaccelerate.

Совет

Для нейронных рабочих процессов ОДУ использовать dlode45.

pagemtimes

Одним входом может быть отформатированный dlarray только, когда другой вход восстанавливается после форматирования со скалярными страницами. В этом случае, выход dlarray имеет тот же формат данных как отформатированный dlarray входной параметр.

Логические операции

ФункцияПримечания и ограничения
all

Выход dlarray имеет тот же формат данных как вход dlarray.

and, &

Если два dlarray входные параметры отформатированы, затем выход dlarray отформатирован с комбинацией обоих из их форматов данных. Функция использует неявное расширение, чтобы объединить входные параметры. Для получения дополнительной информации смотрите Неявное расширение с Форматами данных.

any

Выход dlarray имеет тот же формат данных как вход dlarray.

eq, ==

Если два dlarray входные параметры отформатированы, затем выход dlarray отформатирован с комбинацией обоих из их форматов данных. Функция использует неявное расширение, чтобы объединить входные параметры. Для получения дополнительной информации смотрите Неявное расширение с Форматами данных.

ge, >=
gt, >
le, <=
lt, <
ne, ~=
not, ~

Выход dlarray имеет тот же формат данных как вход dlarray.

or, |

Если два dlarray входные параметры отформатированы, затем выход dlarray отформатирован с комбинацией обоих из их форматов данных. Функция использует неявное расширение, чтобы объединить входные параметры. Для получения дополнительной информации смотрите Неявное расширение с Форматами данных.

xor

Функции манипуляции с размерами

ФункцияПримечания и ограничения
reshape

Выход dlarray восстанавливается после форматирования, даже если вход dlarray отформатирован.

squeeze

Двумерный dlarray объекты незатронуты squeeze. Если вход dlarray отформатирован, функция удаляет метки размерности, принадлежащие одноэлементным размерностям. Если вход dlarray имеет больше чем две размерности и его треть, и выше размерностей одиночный элемент, затем функция отбрасывает эти размерности и их метки.

Операции перемещения

ФункцияПримечания и ограничения
ctranspose, '

Если вход dlarray отформатирован, затем метки обеих размерностей должны быть тем же самым. Функция выполняет перемещение неявно и транспонирует непосредственно только если необходимый для других операций.

permute

Если вход dlarray отформатирован, затем сочетание должно быть только среди тех размерностей, которые имеют ту же метку. Функция выполняет сочетания неявно и переставляет непосредственно только если необходимый для других операций.

transpose, .'

Если вход dlarray отформатирован, затем метки обеих размерностей должны быть тем же самым. Функция выполняет перемещение неявно и транспонирует непосредственно только если необходимый для других операций.

Функции конкатенации

ФункцияПримечания и ограничения
cat

dlarray входные параметры должны иметь соответствие с форматами или быть восстановлены после форматирования. Смешанные отформатированные и восстановленные после форматирования входные параметры поддерживаются. Если любой dlarray входные параметры отформатированы, затем выход dlarray отформатирован с тем же форматом данных.

horzcat
vertcat

Функции преобразования

ФункцияПримечания и ограничения
cast
  • cast(dlA,newdatatype) копирует данные в dlarray dlA в dlarray из базового типа данных newdatatype. newdatatype опцией должен быть 'double'единственный, или 'logical'. Выход dlarray отформатирован с тем же форматом данных как dlA.

  • cast(A,'like',Y) возвращает массив того же типа как Y. Если Y dlarray, затем выходом является dlarray это имеет тот же базовый тип данных как Y. Если Y находится на графическом процессоре, затем выход находится на графическом процессоре. Если оба A и Y dlarray объекты, затем выход dlarray отформатирован с тем же форматом данных как вход A.

double

Выходом является dlarray это содержит данные типа double.

gather (Parallel Computing Toolbox)
  • Поддерживаемые синтаксисы:

    • dlX = gather(dlA)

    • [dlX,dlY,dlZ,...] = gather(dlA,dlB,dlC,...)

  • gather(dlA) возвращает dlarray содержа числовые или логические данные. Эта функция применяется gather к базовым данным в dlarray dlA. Если dlA находится на графическом процессоре, затем dlX находится в локальной рабочей области, не на графическом процессоре. Если dlA находится в локальной рабочей области (не на графическом процессоре), затем dlX равно dlA.

  • gather(dlA,dlB,dlC,...) собирает несколько массивов.

gpuArray (Parallel Computing Toolbox)
  • Эта функция требует Parallel Computing Toolbox™.

  • gpuArray возвращает dlarray содержа gpuArray. Эта функция применяется gpuArray к базовым данным. Если вход dlarray находится в локальной рабочей области, затем ее данные перемещены в графический процессор и внутренне представлены как gpuArray. Если вход dlarray находится на графическом процессоре, затем выход dlarray равно входу dlarray.

logicalВыходом является dlarray это содержит данные типа logical.
singleВыходом является dlarray это содержит данные типа single.

Функции сравнения

ФункцияПримечания и ограничения
isequal
  • Синтаксис больше чем с двумя входными параметрами не поддерживается.

  • Два dlarray входные параметры равны, если числовые данные, которые они представляют, равны и если они оба или отформатированы с тем же форматом данных или восстановлены после форматирования.

isequaln
  • Синтаксис больше чем с двумя входными параметрами не поддерживается.

  • Два dlarray входные параметры равны, если числовые данные, которые они представляют, равны (обработка NaNs как равный) и если они оба или отформатированы с тем же форматом данных или восстановлены после форматирования.

Тип данных и идентификационные функции значения

ФункцияПримечания и ограничения
isdlarray N/A
isfinite

Программное обеспечение применяет функцию к базовым данным входа dlarray.

isfloat
isgpuarray (Parallel Computing Toolbox)
isinf
islogical
isnan
isnumeric
isreal
isUnderlyingTypeN/A
mustBeUnderlyingType
underlyingType
validateattributesЕсли входной массив A отформатированный dlarray, его размерности переставлены, чтобы совпадать с порядком "SCBTU". Валидация размера применяется после сочетания.

Идентификационные функции размера

ФункцияПримечания и ограничения
iscolumnЭта функция возвращает true для dlarray это - вектор-столбец, где каждая размерность кроме первого является одиночным элементом. Например, 3 dlarray 1 на 1 вектор-столбец.
ismatrixЭта функция возвращает true для dlarray объекты только с двумя размерностями и для dlarray объекты, где каждая размерность кроме первых двух является одиночным элементом. Например, 3 4 1 dlarray матрица.
isrowЭта функция возвращает true для dlarray это - вектор-строка, где каждая размерность кроме второго является одиночным элементом. Например, 1 dlarray 3 на 1 вектор-строка.
isscalarN/A
isvectorЭта функция возвращает true для dlarray это - вектор-строка или вектор-столбец. Обратите внимание на то, что isvector не рассматривает 1 1 3 dlarray быть вектором.
lengthN/A
ndims

Если вход dlarray dlX отформатирован, затем ndims(dlX) возвращает количество меток размерности, даже если некоторые помеченные размерности запаздывают одноэлементные размерности.

numelN/A
size

Если вход dlarray dlX отформатирован, затем size(dlX) возвращает вектор из длины, равной количеству меток размерности, даже если некоторые помеченные размерности запаздывают одноэлементные размерности.

Функции создателя

ФункцияПримечания и ограничения
falseТолько 'like' синтаксис поддерживается для dlarray.
inf
nan
ones
rand
randi
randn
true
zeros

Строка и символьные функции

ФункцияПримечания и ограничения
composeN/A
fprintf
int2str
mat2str
num2str
sprintf

Известные dlarray Поведения

Неявное расширение с форматами данных

Некоторые функции используют неявное расширение, чтобы объединиться два, отформатировал dlarray входные параметры. Функция вводит помеченные одноэлементные размерности (размерности размера 1) во входные параметры, по мере необходимости, чтобы заставить их форматы соответствовать. Функция вставляет одноэлементные размерности в конце каждого блока размерностей с той же меткой.

Чтобы видеть пример этого поведения, введите следующий код.

X = ones(2,3,2);
dlX = dlarray(X,'SCB')
Y = 1:3;
dlY = dlarray(Y,'C')
dlZ = dlX.*dlY
dlX = 

  2(S) × 3(C) × 2(B) dlarray


(:,:,1) =

     1     1     1
     1     1     1


(:,:,2) =

     1     1     1
     1     1     1


dlY = 

  3(C) × 1(U) dlarray

     1
     2
     3


dlZ = 

  2(S) × 3(C) × 2(B) dlarray


(:,:,1) =

     1     2     3
     1     2     3


(:,:,2) =

     1     2     3
     1     2     3
В этом примере, dlZ(i,j,k) = dlX(i,j,k).*dlY(j) для индексов iJ, и k. Второе измерение dlZ (пометил 'C') соответствует второму измерению dlX и первая размерность dlY.

В общем случае формат одного dlarray введите не должно быть подмножество формата другого dlarray входной параметр. Например, если dlX и dlY входные параметры с dims(dlX) = 'SCB' и dims(dlY) = 'SSCT', затем выход dlZ имеет dims(dlZ) = 'SSCBT'. 'S' размерность dlX карты к первому 'S' размерность dlY.

Специальное поведение размерности 'U'

'U' размерность dlarray ведет себя по-другому по сравнению с другими помеченными размерностями, в которых это предоставляет стандартное одноэлементное поведение размерности MATLAB. Можно думать об отформатированном dlarray как имеющий бесконечно многих 'U' размерности размера 1 после размерностей, возвращенных size.

Программное обеспечение отбрасывает 'U' пометьте, если размерность не является неодиночным элементом, или это - одна из первых двух размерностей dlarray.

Чтобы видеть пример этого поведения, введите следующий код.

X = ones(2,2);
dlX = dlarray(X,'SC')
dlX(:,:,2) = 2
dlX = 

  2(S) × 2(C) dlarray

     1     1
     1     1


dlX = 

  2(S) × 2(C) × 2(U) dlarray


(:,:,1) =

     1     1
     1     1


(:,:,2) =

     2     2
     2     2
В этом примере программное обеспечение расширяет отформатированный двумерный dlarray к 3D dlarray, и помечает третью размерность 'U' по умолчанию. Для примера как 'U' размерность используется в неявном расширении, смотрите Неявное расширение с Форматами данных.

Индексация

Индексация с dlarray поддерживается и предоставляет следующие поведения:

  • dlX(idx1,...,idxn) возвращает dlarray с тем же форматом данных как dlX если n больше или равен ndims(dlX). В противном случае это возвращает бесформатный dlarray.

  • Если вы устанавливаете dlY(idx1,...,idxn) = dlX, затем формат данных dlY сохраняется, несмотря на то, что программное обеспечение может добавить или удалить запаздывание 'U' метки размерности. Формат данных dlX не оказывает влияния на эту операцию.

  • Если вы удаляете части dlarray использование dlX(idx1,…,idxn) = [], затем формат данных dlX сохраняется если n больше или равен ndims(dlX). В противном случае, dlX возвращен восстановленный после форматирования.

Ошибка округления

Когда вы используете функцию с dlarray введите, порядок операций в функции может измениться на основе порядка внутренней памяти dlarray. Это изменение может привести к различиям порядка округления для двух dlarray объекты, которые в противном случае равны.

Смотрите также

| | |

Похожие темы