compet

경쟁 전달 함수

그래프 및 기호

A = compet(N,FP) info = compet('code')

compet는 신경 전달 함수입니다. 전달 함수는 계층의 순 입력값으로부터 계층의 출력값을 계산합니다.

A = compet(N,FP)는 다음과 같이 N과 선택적 함수 파라미터를 받습니다.

`N`	순 입력 벡터(열 벡터)로 구성된 `S`×`Q` 행렬
`FP`	함수 파라미터 구조체(무시됨)

그런 다음, N의 각 열별로 최댓값의 위치를 찾은 후 S×Q 행렬 A의 같은 위치에 1을 넣고 그 밖의 위치에는 0을 넣어 반환합니다.

info = compet('code')는 다음과 같이 지정된 코드 문자열에 따라 정보를 반환합니다.

compet('name')은 이 함수의 이름을 반환합니다.

compet('output',FP)는 출력 범위 [min max]를 반환합니다.

compet('active',FP)는 활성 입력 범위 [min max]를 반환합니다.

compet('fullderiv')는 dA_dN이 S×S×Q인지 아니면 S×Q인지에 따라 1 또는 0을 반환합니다.

compet('fpnames')는 함수 파라미터의 이름을 반환합니다.

compet('fpdefaults')는 디폴트 함수 파라미터를 반환합니다.

순 입력 벡터 N을 정의하고, 출력값을 계산하고, 입력 벡터와 출력값을 막대 그래프로 플로팅합니다.

n = [0; 1; -0.5; 0.5];
a = compet(n);
subplot(2,1,1), bar(n), ylabel('n')
subplot(2,1,2), bar(a), ylabel('a')

이 전달 함수를 신경망의 계층 i에 할당합니다.

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

R2006a 이전에 개발됨