hardlims
대칭 하드 리밋 전달 함수
그래프 및 기호
구문
A = hardlims(N,FP)
설명
hardlims
는 신경 전달 함수입니다. 전달 함수는 계층의 순 입력값으로부터 계층의 출력값을 계산합니다.
A = hardlims(N,FP)
는 다음과 같이 N
과 선택적 함수 파라미터를 받습니다.
N | 순 입력 벡터(열 벡터)로 구성된 |
FP | 함수 파라미터 구조체(무시됨) |
그런 다음 N
≥ 0이면 +1의 값을 갖는 S
×Q
+1/–1 행렬 A
를 반환합니다.
info = hardlims('
는 다음과 같이 지정된 코드 문자열에 따라 정보를 반환합니다.code
')
hardlims('name')
은 이 함수의 이름을 반환합니다.
hardlims('output',FP)
는 출력 범위 [min max]
를 반환합니다.
hardlims('active',FP)
는 활성 입력 범위 [min max]
를 반환합니다.
hardlims('fullderiv')
는 dA_dN
이 S
×S
×Q
인지 아니면 S
×Q
인지에 따라 1 또는 0을 반환합니다.
hardlims('fpnames')
는 함수 파라미터의 이름을 반환합니다.
hardlims('fpdefaults')
는 디폴트 함수 파라미터를 반환합니다.
예제
hardlims
전달 함수의 플롯을 만드는 방법은 다음과 같습니다.
n = -5:0.1:5; a = hardlims(n); plot(n,a)
이 전달 함수를 신경망의 계층 i
에 할당합니다.
net.layers{i}.transferFcn = 'hardlims';
알고리즘
n
≥ 0인 경우에는 hardlims(n)
= 1, 그 외의 경우에는 –1입니다.
버전 내역
R2006a 이전에 개발됨