compet
R2026b(제거될 예정임) 경쟁 전달 함수
compet 함수는 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다. 자세한 내용은 레거시 신경망 코드를 dlnetwork 워크플로로 전환하기 항목을 참조하십시오.
코드 업데이트에 대한 자세한 지침은 버전 내역 항목을 참조하십시오.
그래프 및 기호
구문
A = compet(N,FP)
info = compet('code')
설명
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 |
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('는 다음과 같이 지정된 코드 문자열에 따라 정보를 반환합니다.code')
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.
예제
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';
