negdist

R2026b

(제거될 예정임) 음의 거리 가중치 함수

negdist 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 = negdist(W,P)
dim = negdist('size',S,R,FP)
dw = negdist('dz_dw',W,P,Z,FP)

설명

negdist는 가중치 함수입니다. 가중치 함수는 입력값에 가중치를 적용하여 가중 입력값을 얻습니다.

Z = negdist(W,P)는 다음과 같은 입력값을 받습니다.

W

S×R 가중치 행렬

P

Q개의 입력(열) 벡터로 구성된 R×Q 행렬

FP

함수 파라미터로 구성된 행 셀형 배열(선택 사항, 무시됨)

그런 다음 음의 벡터 거리로 구성된 S×Q 행렬을 반환합니다.

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

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

예제

확률 가중치 행렬 W와 입력 벡터 P를 정의하고, 이에 대응하는 가중 입력값 Z를 계산합니다.

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

신경망 사용

competlayer 또는 selforgmap를 호출하여 negdist를 사용하는 표준 신경망을 만들 수 있습니다.

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

둘 중 어느 경우든 negdist를 사용하여 신경망을 시뮬레이션하려면 sim을 호출하십시오.

알고리즘

negdist는 음의 유클리드 거리를 반환합니다.

z = -sqrt(sum(w-p)^2)

버전 내역

R2006a 이전에 개발됨

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참고 항목

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

도움말 항목