softplusLayer

Capa softplus

Descripción

Una capa softplus aplica la función de activación softplus en las entradas de la capa.

Creación

Sintaxis

layer = softplusLayer

layer = softplusLayer(Name=name)

Descripción

layer = softplusLayer crea una capa softplus.

layer = softplusLayer(Name=name) también establece el nombre de la capa. Por ejemplo, Name="splus" establece el nombre de la capa en "splus".

Argumentos de entrada

name — Nombre de la capa

"softplus" (predeterminado) | vector de caracteres | escalar de cadena

Nombre de la capa, especificado como un vector de caracteres o un escalar de cadena. Para entradas de arreglos Layer, las funciones trainnet y dlnetwork asignan automáticamente nombres a las capas sin nombre.

Este argumento establece la propiedad Name.

Tipos de datos: char | string

Propiedades

Name — Nombre de la capa

'softplus' (predeterminado) | vector de caracteres | escalar de cadena

Nombre de la capa, especificado como un vector de caracteres o un escalar de cadena. Para entradas de arreglos Layer, las funciones trainnet y dlnetwork asignan automáticamente nombres a las capas sin nombre.

El objeto SoftplusLayer almacena esta propiedad como un vector de caracteres.

Tipos de datos: char | string

Description — Descripción de una línea de la capa

Solo lectura: 'Softplus' (predeterminado)

Esta propiedad o parámetro es de solo lectura.

Descripción de una línea de la capa, almacenada como 'Softplus'. Esta descripción aparece cuando se muestra un arreglo de objetos Layer y cuando se usa la función analyzeNetwork.

Type — Tipo de la capa

Solo lectura: 'Softplus' (predeterminado)

Esta propiedad o parámetro es de solo lectura.

Tipo de la capa, almacenado como 'Softplus'. El tipo aparece cuando se muestra un arreglo de objetos Layer y cuando se usa la función analyzeNetwork.

NumInputs — Número de entradas

Solo lectura: 1 (predeterminado)

Esta propiedad o parámetro es de solo lectura.

Número de entradas a la capa, almacenado como 1. Esta capa solo admite una entrada.

Tipos de datos: double

InputNames — Nombres de las entradas

Solo lectura: {'in'} (predeterminado)

Esta propiedad o parámetro es de solo lectura.

Nombres de entrada, almacenados como {'in'}. Esta capa solo admite una entrada.

Tipos de datos: cell

NumOutputs — Número de salidas

Solo lectura: 1 (predeterminado)

Esta propiedad o parámetro es de solo lectura.

Número de salidas de la capa, almacenado como 1. Esta capa solo tiene una salida.

Tipos de datos: double

OutputNames — Nombres de salida

Solo lectura: {'out'} (predeterminado)

Esta propiedad o parámetro es de solo lectura.

Nombres de salida, almacenados como {'out'}. Esta capa solo tiene una salida.

Tipos de datos: cell

Ejemplos

Crear una capa softplus

Cree una capa softplus con el nombre "splus".

layer = softplusLayer(Name="splus")

layer = 
  SoftplusLayer with properties:

    Name: 'splus'

   Learnable Parameters
    No properties.

   State Parameters
    No properties.

  Show all properties

Incluya una capa softplus en un arreglo de capas.

layers = [
    featureInputLayer(10)
    fullyConnectedLayer(12)
    softplusLayer];

Algoritmos

Capa softplus

Una capa softplus aplica la función de activación softplus en las entradas de la capa.

Una capa softplus aplica la función de activación softplus

$$Y=\log \left(1+e^X\right),$$

donde X es la entrada de la capa.

Formatos de entrada y salida de capa

Las capas en un arreglo de capas o en una gráfica de capas pasan datos a las capas posteriores como objetos dlarray con formato. El formato de un objeto dlarray es una cadena de caracteres, en la que cada carácter describe la dimensión correspondiente de los datos. El formato consta de uno o más de estos caracteres:

• "S": espacial

• "C": canal

• "B": lote

• "T": tiempo

• "U": sin especificar

Por ejemplo, puede describir los datos de imagen 2D que están representados como arreglo 4D, donde las dos primeras dimensiones corresponden a las dimensiones espaciales de las imágenes, la tercera dimensión corresponde a los canales de las imágenes y la cuarta dimensión corresponde a la dimensión de lote, como datos con formato "SSCB" (espacial, espacial, canal, lote).

Los objetos SoftplusLayer aplican una operación elemento por elemento y admiten datos de entrada de cualquier formato. La capa no agrega ni elimina ninguna dimensión, por lo que genera datos con el mismo formato que sus datos de entrada.

Capacidades ampliadas

Generación de código C/C++
Genere código C y C++ mediante MATLAB® Coder™.

Generación de código de GPU
Genere código CUDA® para GPU NVIDIA® mediante GPU Coder™.

Historial de versiones

Introducido en R2020a

R2025a: Movida a Deep Learning Toolbox

Esta capa ahora requiere solo Deep Learning Toolbox™. En versiones anteriores, esta capa también requería Reinforcement Learning Toolbox™.

Hay algunos cambios en la capa:

• El valor predeterminado de la propiedad Description es 'Softplus'. En versiones anteriores, el valor predeterminado es 'Softplus layer'.

• No se recomienda establecer Description con un argumento nombre-valor. En su lugar, utilice el valor predeterminado. El código que establece el argumento Description sigue funcionando.

• El valor predeterminado de la propiedad Type es 'Softplus'. En versiones anteriores, el valor predeterminado es "SoftplusLayer".

• Los objetos softplusLayer tienen diferentes nombres de clase. Si tiene código que hace referencia a nombres de clase anteriores de estos objetos, sustituya las referencias con los nombres de clase nuevos. En la mayoría de los casos, el código seguirá ejecutándose.

  Esta tabla muestra el cambio de salidas de la función class para estas capas.

  layer	class(layer) (Antes de la versión R2025a)	class(layer) (A partir de la versión R2025a)
  objeto softplusLayer	'rl.layer.SoftplusLayer'	'nnet.cnn.layer.SoftplusLayer'

  La función isa devuelve el mismo valor que en versiones anteriores. Por ejemplo, en la versión R2025a, tanto isa(layer,"nnet.cnn.layer.SoftplusLayer") como isa(layer,"rl.layer.SoftplusLayer") devuelven 1 (true) para objetos softplusLayer.

  Si tiene código que utiliza el valor devuelto por la función class, debe actualizar el código para usar el nombre de clase nuevo. Por ejemplo, sustituya las instancias de

  if class(layer) == "rl.layer.SoftplusLayer"
      ...
  end

  con

  if isa(layer,"nnet.cnn.layer.SoftplusLayer")
      ...
  end

Consulte también

dlnetwork | trainingOptions | trainnet | scalingLayer | quadraticLayer

Temas

• Crear una red neuronal de deep learning sencilla para clasificación
• Entrenar una red neuronal convolucional para regresión
• Deep learning en MATLAB
• Lista de capas de deep learning