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tansig

Función de transferencia sigmoide tangente hiperbólica

Descripción

ejemplo

Sugerencia

Para usar una activación de tangente hiperbólica para deep learning, utilice la función tanhLayer o el método tanh dlarray.

A = tansig(N) toma una matriz de vectores de entrada de red (N), y devuelve una matriz de S por Q (A) de los elementos de N aplastados en [-1 1].

tansig es una función de transferencia neuronal. Las funciones de transferencia calculan la salida de una capa desde su entrada de red.

Ejemplos

contraer todo

Este ejemplo muestra cómo calcular y representar la función de transferencia sigmoide tangente hiperbólica de una matriz de entrada.

Cree la matriz de entrada, n. Luego, llame a la función tansig y represente los resultados.

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

Asigne esta función de transferencia a la capa i de una red.

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

Argumentos de entrada

contraer todo

Vectores columna de entrada de red, especificados como una matriz de S por Q.

Argumentos de salida

contraer todo

Vectores de salida, devueltos como una matriz de S por Q en la que cada elemento de N está aplastado desde el intervalo [-inf inf] al intervalo [-1 1] con una función en forma de S.

Algoritmos

a = tansig(N) = 2/(1+exp(-2*N))-1

Esto es equivalente matemáticamente a tanh(N).

Referencias

[1] Vogl, T. P., et al. ‘Accelerating the Convergence of the Back-Propagation Method’. Biological Cybernetics, vol. 59, no. 4–5, Sept. 1988, pp. 257–63. DOI.org (Crossref), doi:10.1007/BF00332914.

Historial de versiones

Introducido antes de R2006a

Consulte también

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