hardlims

대칭 하드 리밋 전달 함수

그래프 및 기호

구문

A = hardlims(N,FP)


설명

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

A = hardlims(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 N ≥ 0이면 +1의 값을 갖는 S×Q +1/–1 행렬 A를 반환합니다.

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

hardlims('name')은 이 함수의 이름을 반환합니다.

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

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

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

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

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

예제

hardlims 전달 함수의 플롯을 만드는 방법은 다음과 같습니다.

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

이 전달 함수를 신경망의 계층 i에 할당합니다.

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

알고리즘

n ≥ 0인 경우에는 hardlims(n) = 1, 그 외의 경우에는 –1입니다.

버전 내역

R2006a 이전에 개발됨

참고 항목

sim | hardlim