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multiplicationLayer

곱셈 계층

R2020b 이후

설명

곱셈 계층은 여러 신경망 계층으로부터의 입력값을 요소별로 곱합니다.

계층을 만들 때 계층의 입력값의 개수를 지정합니다. 계층의 입력값은 'in1','in2',...,'inN'과 같은 이름을 갖습니다. 여기서 N은 입력값의 개수입니다. 입력값 이름은 connectLayers 또는 disconnectLayers를 사용하여 각각 계층을 연결하거나 연결을 끊을 때 사용합니다. 곱셈 계층에 대한 입력값의 크기는 모든 차원에서 동일하거나, 적어도 한 차원은 동일하면서 다른 차원들은 한원소 차원이어야 합니다.

생성

설명

예제

layer = multiplicationLayer(numInputs)numInputs개의 입력값을 요소별로 곱하는 곱셈 계층을 만듭니다. 이 함수는 NumInputs 속성도 설정합니다.

예제

layer = multiplicationLayer(numInputs,'Name',name)Name 속성도 설정합니다.

속성

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계층에 대한 입력값의 개수로, 2보다 크거나 같은 양의 정수로 지정됩니다.

입력값은 'in1','in2',...,'inN'과 같은 이름을 갖습니다. 여기서 NNumInputs입니다. 예를 들어 NumInputs가 3인 경우, 입력값은 'in1','in2', 'in3'이라는 이름을 갖습니다. 입력값 이름은 connectLayers 함수 또는 disconnectLayers 함수를 사용하여 계층을 연결하거나 연결을 끊을 때 사용합니다.

계층 이름으로, 문자형 벡터 또는 string형 스칼라로 지정됩니다. Layer 배열 입력값에 대해 trainnetdlnetwork 함수는 이름이 ""인 계층에 자동으로 이름을 할당합니다.

MultiplicationLayer 객체는 이 속성을 문자형 벡터로 저장합니다.

데이터형: char | string

입력값 이름으로, {'in1','in2',...,'inN'}으로 지정됩니다. 여기서 N은 계층의 입력값 개수입니다.

데이터형: cell

읽기 전용 속성입니다.

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

데이터형: double

읽기 전용 속성입니다.

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

데이터형: cell

예제

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입력값이 2개이고 이름이 'mul_1'인 곱셈 계층을 만듭니다.

mul = multiplicationLayer(2,'Name','mul_1')
mul = 
  MultiplicationLayer with properties:

          Name: 'mul_1'
     NumInputs: 2
    InputNames: {'in1'  'in2'}

   Learnable Parameters
    No properties.

   State Parameters
    No properties.

Use properties method to see a list of all properties.

2개의 ReLU 계층을 만듭니다.

relu_1 = reluLayer('Name','relu_1');
relu_2 = reluLayer('Name','relu_2');

dlnetwork 객체를 만듭니다.

net = dlnetwork;

이를 신경망에 추가하고 곱셈 계층에 연결합니다. 곱셈 계층은 ReLU 계층의 출력값을 곱합니다.

net = addLayers(net,relu_1);
net = addLayers(net,relu_2);
net = addLayers(net,mul);

net = connectLayers(net,'relu_1','mul_1/in1');
net = connectLayers(net,'relu_2','mul_1/in2');

plot(net);

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

R2020b에 개발됨

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