주요 콘텐츠

tansig

(제거될 예정임) 쌍곡탄젠트 시그모이드 전달 함수

tansig 함수는 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다. 자세한 내용은 Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflows 항목을 참조하십시오.

코드 업데이트에 대한 자세한 지침은 버전 내역 항목을 참조하십시오.

설명

딥러닝에 쌍곡탄젠트 활성화를 사용하려면 tanhLayer 함수 또는 dlarray 메서드 tanh를 사용하십시오.

A = tansig(N)은 순 입력 벡터로 구성된 행렬 N을 받아서, N의 요소가 [-1 1] 범위 내로 압축되어 들어 있는 S×Q 행렬 A를 반환합니다.

Plot of the hyperbolic tangent sigmoid transfer function.

tansig는 신경 전달 함수입니다. 전달 함수는 계층의 순 입력값으로부터 계층의 출력값을 계산합니다.

예제

예제

모두 축소

이 예제에서는 입력 행렬의 쌍곡탄젠트 시그모이드 전달 함수를 계산하고 플로팅하는 방법을 보여줍니다.

입력 행렬 n을 만듭니다. 그런 다음 tansig 함수를 호출하고 결과를 플로팅합니다.

n = -5:0.1:5;
a = tansig(n);
plot(n,a)

이 전달 함수를 신경망의 계층 i에 할당합니다.

net.layers{i}.transferFcn = 'tansig';

입력 인수

모두 축소

순 입력 열 벡터로, S×Q 행렬로 지정됩니다.

출력 인수

모두 축소

출력 벡터로, S×Q 행렬로 반환됩니다. 여기서 구간 [-inf inf]에 있는 N의 각 요소는 "S자 모양"의 함수를 사용하여 구간 [-1 1] 내에 압축되어 담깁니다.

알고리즘

a = tansig(N) = 2/(1+exp(-2*N))-1

이것은 tanh(N)과 수학적으로 동일합니다.

참고 문헌

[1] Vogl, T. P., et al. ‘Accelerating the Convergence of the Back-Propagation Method’. Biological Cybernetics, vol. 59, no. 4–5, Sept. 1988, pp. 257–63. DOI.org (Crossref), doi:10.1007/BF00332914.

버전 내역

R2006a 이전에 개발됨

모두 축소

참고 항목

|