midpoint

R2026b

(제거될 예정임) 중간점 가중치 초기화 함수

midpoint 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

W = midpoint(S,PR)


설명

midpoint는 가중치(행) 벡터를 입력 범위의 중심으로 설정하는 가중치 초기화 함수입니다.

W = midpoint(S,PR)은 다음과 같은 2개의 인수를 받습니다.

S	행 개수(뉴런)
PR	범위 = [Pmin Pmax]의 값을 갖는 Q 입력(열) 벡터로 구성된 R×Q 행렬입니다. 여기서 Q는 배치 크기입니다.

그런 다음 (Pmin+Pmax)'/2로 설정된 행을 갖는 S×R 행렬을 반환합니다.

예제

여기에서 초기 가중치 값은 [0 1], [-2 2] 범위의 입력 요소를 갖는 5개의 뉴런 계층에 대해 계산됩니다.

W = midpoint(5,[0 1; -2 2])

버전 내역

R2006a 이전에 개발됨

R2026a: midpoint 함수는 제거될 예정임

midpoint 함수는 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다.

신경망의 학습 가능한 파라미터를 초기화하고 사용자 지정하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 다음 예제와 항목을 참조하십시오.

• Compare Layer Weight Initializers

• Specify Custom Weight Initialization Function

• Neural Network Weight Tying

• Initialize Learnable Parameters for Model Function

자세한 내용은 레거시 신경망 코드를 dlnetwork 워크플로로 전환하기 항목을 참조하십시오.

참고 항목

시계열 모델러 | fitrnet (Statistics and Machine Learning Toolbox) | fitcnet (Statistics and Machine Learning Toolbox) | trainnet | trainingOptions | dlnetwork

도움말 항목

• Training Neural Networks with Tabular Data
• Training Neural Networks with Time Series Data
• 레거시 신경망 코드를 dlnetwork 워크플로로 전환하기