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tanhLayer

쌍곡탄젠트(tanh) 계층

R2019a 이후

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설명

쌍곡탄젠트(tanh) 활성화 계층은 계층 입력값에 tanh 함수를 적용합니다.

생성

구문

layer = tanhLayer
layer = tanhLayer('Name',Name)

설명

layer = tanhLayer는 쌍곡탄젠트 계층을 만듭니다.

예제

layer = tanhLayer('Name',Name)은 선택적 속성인 Name을 추가로 지정합니다. 예를 들어, tanhLayer('Name','tanh1')은 이름이 'tanh1'인 tanh 계층을 만듭니다.

속성

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계층 이름으로, 문자형 벡터 또는 string형 스칼라로 지정됩니다. Layer 배열 입력값에 대해 trainNetwork, assembleNetwork, layerGraph, dlnetwork 함수는 이름이 ''인 계층에 자동으로 이름을 할당합니다.

데이터형: char | string

읽기 전용 속성입니다.

계층의 입력값 개수. 이 계층은 단일 입력값만 받습니다.

데이터형: double

읽기 전용 속성입니다.

계층의 입력값 이름. 이 계층은 단일 입력값만 받습니다.

데이터형: cell

읽기 전용 속성입니다.

계층의 출력값 개수. 이 계층은 단일 출력값만 가집니다.

데이터형: double

읽기 전용 속성입니다.

계층의 출력값 이름. 이 계층은 단일 출력값만 가집니다.

데이터형: cell

예제

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라이브 스크립트 열기

이름이 'tanh1'인 쌍곡탄젠트(tanh) 계층을 만듭니다.

layer = tanhLayer('Name','tanh1')
layer = 
  TanhLayer with properties:

    Name: 'tanh1'

   Learnable Parameters
    No properties.

   State Parameters
    No properties.

  Show all properties

Layer 배열에 tanh 계층을 포함시킵니다.

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(3,16)
    batchNormalizationLayer
    tanhLayer
    
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(3,32)
    batchNormalizationLayer
    tanhLayer
    
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer]
layers = 
  11x1 Layer array with layers:

     1   ''   Image Input             28x28x1 images with 'zerocenter' normalization
     2   ''   2-D Convolution         16 3x3 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     3   ''   Batch Normalization     Batch normalization
     4   ''   Tanh                    Hyperbolic tangent
     5   ''   2-D Max Pooling         2x2 max pooling with stride [2  2] and padding [0  0  0  0]
     6   ''   2-D Convolution         32 3x3 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     7   ''   Batch Normalization     Batch normalization
     8   ''   Tanh                    Hyperbolic tangent
     9   ''   Fully Connected         10 fully connected layer
    10   ''   Softmax                 softmax
    11   ''   Classification Output   crossentropyex

알고리즘

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확장 기능

C/C++ 코드 생성
MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

GPU 코드 생성
GPU Coder™를 사용하여 NVIDIA® GPU용 CUDA® 코드를 생성할 수 있습니다.

버전 내역

R2019a에 개발됨

참고 항목

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도움말 항목