con2seq

R2026b

(제거될 예정임) 동시 벡터를 순차 벡터로 변환

con2seq 함수는 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다. 자세한 내용은 레거시 신경망 코드를 dlnetwork 워크플로로 전환하기 항목을 참조하십시오.

코드 업데이트에 대한 자세한 지침은 버전 내역 항목을 참조하십시오.

구문

S = con2seq(b)
S = con2seq(b,TS)

설명

Deep Learning Toolbox™는 동시 벡터들을 하나의 행렬로 정돈하고 순차 벡터들을 하나의 셀형 배열로 정돈합니다(여기서 두 번째 인덱스는 시간 스텝임).

con2seq 및 seq2con을 사용하여 동시 벡터를 순차 벡터로 변환하고, 순차 벡터를 동시 벡터로 다시 변환할 수 있습니다.

S = con2seq(b)는 다음 하나의 입력값을 받습니다.

b

R×TS 행렬

그런 후 다음 하나의 출력값을 반환합니다.

S

R×1 벡터로 구성된 1×TS 셀형 배열

S = con2seq(b,TS)는 여러 개의 배치도 변환할 수 있습니다.

b

M*TS개의 열을 갖는 행렬로 구성된 N×1 셀형 배열

TS

시간 스텝

그런 후 다음을 반환합니다.

S

M개의 열을 갖는 행렬로 구성된 N×TS 셀형 배열

예제

값 3개로 구성된 배치 1개를 시퀀스로 변환합니다.

p1 = [1 4 2]
p2 = con2seq(p1)

벡터로 구성된 배치 2개를 시간 스텝 2개를 갖는 시퀀스 2개로 변환합니다.

p1 = {[1 3 4 5; 1 1 7 4]; [7 3 4 4; 6 9 4 1]}
p2 = con2seq(p1,2)

버전 내역

R2006a 이전에 개발됨

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참고 항목

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