dotprod
내적 가중치 함수
구문
Z = dotprod(W,P,FP)
dim = dotprod('size',S,R,FP)
dw = dotprod('dw',W,P,Z,FP)
info = dotprod('code
')
설명
가중치 함수는 입력값에 가중치를 적용하여 가중 입력값을 얻습니다.
Z = dotprod(W,P,FP)
는 다음과 같은 입력값을 받습니다.
W |
|
P |
|
FP | 함수 파라미터 구조체(선택 사항, 무시됨) |
그런 다음 W
와 P
의 S
×Q
내적을 반환합니다.
dim = dotprod('size',S,R,FP)
는 계층 차원 S
, 입력 차원 R
과 함수 파라미터를 받아서 가중치 크기 [S
×R
]을 반환합니다.
dw = dotprod('dw',W,P,Z,FP)
는 W
에 대한 Z
의 도함수를 반환합니다.
info = dotprod('
는 이 함수에 대한 정보를 반환합니다. 다음과 같은 코드가 정의되어 있습니다. code
')
'deriv' | 도함수의 이름 |
'pfullderiv' | 입력값: 축소 미분 = 2, 전미분 = 1, 선형 미분 = 0 |
'wfullderiv' | 가중치: 축소 미분 = 2, 전미분 = 1, 선형 미분 = 0 |
'name' | 전체 이름 |
'fpnames' | 함수 파라미터의 이름을 반환함 |
'fpdefaults' | 디폴트 함수 파라미터를 반환함 |
예제
확률 가중치 행렬 W
와 입력 벡터 P
를 정의하고, 이에 대응하는 가중 입력값 Z
를 계산합니다.
W = rand(4,3); P = rand(3,1); Z = dotprod(W,P)
신경망 사용
feedforwardnet
을 호출하여 dotprod
를 사용하는 표준 신경망을 만들 수 있습니다.
입력 가중치가 dotprod
를 사용하도록 신경망을 변경하려면 net.inputWeights{i,j}.weightFcn
을 'dotprod'
로 설정하십시오. 계층 가중치의 경우, net.layerWeights{i,j}.weightFcn
을 'dotprod'
로 설정하십시오.
둘 중 어느 경우든 dotprod
를 사용하여 신경망을 시뮬레이션하려면 sim
을 호출하십시오.
버전 내역
R2006a 이전에 개발됨
참고 항목
sim
| dist
| feedforwardnet
| negdist
| normprod