dotprod

R2026b

(제거될 예정임) 내적 가중치 함수

dotprod 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

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

S×R 가중치 행렬

P

Q개의 입력(열) 벡터로 구성된 R×Q 행렬

FP

함수 파라미터 구조체(선택 사항, 무시됨)

그런 다음 W와 P의 S×Q 내적을 반환합니다.

dim = dotprod('size',S,R,FP)는 계층 차원 S, 입력 차원 R과 함수 파라미터를 받아서 가중치 크기 [S×R]을 반환합니다.

dw = dotprod('dw',W,P,Z,FP)는 W에 대한 Z의 도함수를 반환합니다.

info = dotprod('code')는 이 함수에 대한 정보를 반환합니다. 다음과 같은 코드가 정의되어 있습니다.

'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 W와 입력 벡터 P를 정의하고, 이에 대응하는 가중 입력값 Z를 계산합니다.

W = rand(4,3);
P = rand(3,1);
Z = dotprod(W,P)

신경망 사용

feedforwardnet을 호출하여 dotprod를 사용하는 표준 신경망을 만들 수 있습니다.

입력 가중치가 dotprod를 사용하도록 신경망을 변경하려면 net.inputWeights{i,j}.weightFcn을 'dotprod'로 설정하십시오. 계층 가중치의 경우, net.layerWeights{i,j}.weightFcn을 'dotprod'로 설정하십시오.

둘 중 어느 경우든 dotprod를 사용하여 신경망을 시뮬레이션하려면 sim을 호출하십시오.

버전 내역

R2006a 이전에 개발됨

모두 축소

참고 항목

| (Statistics and Machine Learning Toolbox) | (Statistics and Machine Learning Toolbox) | | |

도움말 항목