tansig

Función de transferencia sigmoide tangente hiperbólica

Sintaxis

A = tansig(N)

Descripción

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 combinados (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 combinada.

Ejemplos

Crear una gráfica de la función de transferencia tansig

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

N — Matriz de entrada

matriz

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

Argumentos de salida

A — Matriz de salida

matriz

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

sim | logsig