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tanhLayer

R2026a

쌍곡탄젠트(tanh) 계층

설명

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

생성

구문

layer = tanhLayer

layer = tanhLayer('Name',Name)

설명

layer = tanhLayer는 쌍곡탄젠트 계층을 만듭니다.

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

속성

Name — 계층 이름

'' (디폴트 값) | 문자형 벡터

계층 이름으로, 문자형 벡터로 지정됩니다. Layer 배열 입력값에 대해 trainnet 및 dlnetwork 함수는 이름이 지정되지 않은 계층에 자동으로 이름을 할당합니다.

데이터형: char

NumInputs — 입력값의 개수

읽기 전용: 1 (디폴트 값)

읽기 전용 속성입니다.

계층에 대한 입력값의 개수로, 1로 저장됩니다. 이 계층은 단일 입력값만 받습니다.

데이터형: double

InputNames — 입력값 이름

읽기 전용: {'in'} (디폴트 값)

읽기 전용 속성입니다.

입력값 이름으로, {'in'}으로 저장됩니다. 이 계층은 단일 입력값만 받습니다.

데이터형: cell

NumOutputs — 출력값 개수

읽기 전용: 1 (디폴트 값)

읽기 전용 속성입니다.

계층의 출력값 개수로, 1로 저장됩니다. 이 계층은 단일 출력값만 가집니다.

데이터형: double

OutputNames — 출력값 이름

읽기 전용: {'out'} (디폴트 값)

읽기 전용 속성입니다.

출력값 이름으로, {'out'}으로 저장됩니다. 이 계층은 단일 출력값만 가집니다.

데이터형: cell

예제

쌍곡탄젠트 계층 만들기

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]

layers = 
  10×1 Layer array with layers:

     1   ''   Image Input           28×28×1 images with 'zerocenter' normalization
     2   ''   2-D Convolution       16 3×3 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       2×2 max pooling with stride [2  2] and padding [0  0  0  0]
     6   ''   2-D Convolution       32 3×3 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     7   ''   Batch Normalization   Batch normalization
     8   ''   Tanh                  Hyperbolic tangent
     9   ''   Fully Connected       Fully connected layer with output size 10
    10   ''   Softmax               Softmax

알고리즘

계층 입력 형식 및 출력 형식

계층 배열 또는 계층 그래프의 계층 대부분은 뒤에 오는 계층에 데이터를 전달할 때 형식이 지정된 dlarray 객체로 전달합니다. dlarray 객체의 형식은 문자들로 구성된 문자열로, 각 문자는 데이터의 대응되는 차원을 설명합니다. 형식은 다음 문자 중 하나 이상으로 구성됩니다.

• "S" — 공간

• "C" — 채널

• "B" — 배치

• "T" — 시간

• "U" — 지정되지 않음

4차원 배열로 표현되는 2차원 영상 데이터를 예로 들면 처음 2개 차원은 영상의 공간 차원, 3번째 차원은 영상의 채널, 4번째 차원은 배치 차원에 대응되며, "SSCB"(공간, 공간, 채널, 배치) 형식으로 설명할 수 있습니다.

TanhLayer 객체는 요소별 연산을 적용하고 모든 형식의 입력 데이터를 지원합니다. 계층은 차원을 추가하거나 제거하지 않으므로 입력 데이터와 같은 형식을 갖는 데이터를 출력합니다.

복소수

TanhLayer 객체는 복소수 값 입력과 출력을 지원합니다. (R2024a 이후) 계층은 기본 연산을 실수 값 입력에서와 동일하게 복소수 값 입력에 적용하며 가능한 경우 복소수 값 데이터를 출력합니다.

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

R2024a: 복소수 값의 입력과 출력을 지원함

TanhLayer 객체는 복소수 값 입력과 출력을 지원합니다. 계층은 기본 연산을 실수 값 입력에서와 동일하게 복소수 값 입력에 적용하며 가능한 경우 복소수 값 데이터를 출력합니다.

참고 항목

trainnet | trainingOptions | dlnetwork | batchNormalizationLayer | leakyReluLayer | clippedReluLayer | reluLayer | swishLayer | exportNetworkToSimulink | complexReluLayer | Tanh Layer

도움말 항목

• 분류를 수행하는 간단한 딥러닝 신경망 만들기
• 회귀를 위해 컨벌루션 신경망 훈련시키기
• MATLAB의 딥러닝
• Compare Activation Layers
• 딥러닝 계층 목록