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tansig

쌍곡탄젠트 시그모이드 전달 함수

설명

예제

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.

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

예제

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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

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순 입력 열 벡터로, S×Q 행렬로 지정됩니다.

출력 인수

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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

참고 항목

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