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시그모이드 활성화 적용
R2019b 이후
Y = sigmoid(X)
시그모이드 활성화 연산은 입력 데이터에 시그모이드 함수를 적용합니다.
이 연산은 다음과 동일합니다.
f(x)=11+e−x.
참고
이 함수는 dlarray 데이터에 시그모이드 연산을 적용합니다. layerGraph 객체 또는 Layer 배열 내에서 시그모이드를 적용하려면 다음 계층을 사용하십시오.
dlarray
layerGraph
Layer
sigmoidLayer
예제
Y = sigmoid(X)는 시그모이드 전달 함수를 적용하여 입력값 X의 시그모이드 활성화를 계산합니다. Y의 모든 값의 범위는 0 ~ 1입니다.
Y
X
0
1
모두 축소
sigmoid 함수를 사용하여 입력 데이터의 모든 값을 0과 1 사이의 값으로 설정합니다.
sigmoid
입력 데이터를 높이와 너비가 7이고 32개 채널을 갖는 난수로 구성된 단일 관측값으로 만듭니다.
height = 7; width = 7; channels = 32; observations = 1; X = randn(height,width,channels,observations); X = dlarray(X,'SSCB');
시그모이드 활성화를 계산합니다.
Y = sigmoid(X);
이제 Y의 모든 값의 범위는 0 ~ 1입니다.
입력 데이터로, 형식이 지정된 dlarray, 형식이 지정되지 않은 dlarray 또는 숫자형 배열로 지정됩니다.
데이터형: single | double
single
double
시그모이드 활성화로, dlarray로 반환됩니다. Y의 모든 값의 범위는 0 ~ 1입니다. 출력값 Y는 입력값 X와 기본 데이터형이 같습니다.
입력 데이터 X가 형식이 지정된 dlarray인 경우 Y는 X와 차원 형식이 같습니다. 입력 데이터가 형식이 지정된 dlarray가 아닌 경우, Y는 입력 데이터와 차원 차수가 같은, 형식이 지정되지 않은 dlarray입니다.
사용법 관련 참고 및 제한 사항:
입력 인수 X가 기본 데이터형이 gpuArray인 dlarray인 경우, 이 함수는 GPU에서 실행됩니다.
gpuArray
자세한 내용은 GPU에서 MATLAB 함수 실행하기 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.
R2019b에 개발됨
dlarray | dlgradient | dlfeval | softmax | crossentropy | huber | mse
dlgradient
dlfeval
softmax
crossentropy
huber
mse
다음 MATLAB 명령에 해당하는 링크를 클릭했습니다.
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