Рекуррентные сети
|
logsig, DLOGSIG |
Логистическая функция |
Блок Simulink:
Синтаксис:
|
A = logsig(N) info = logsig(code) |
dA_dN = dlogsig(N,A) |
Описание:
Функция A = logsig(N)реализует логистическую сигмоидальную функцию активации.
Функция info = logsig(code)сообщает информацию о функцииlogsig.
Функция dA_dN = logsig(N, A) вычисляет производную функцииlogsig.
Пример:
Информация о функции активации logsig:
name = logsig('name')
dname = logsig('deriv')
inrange = logsig('active')
outrange = logsig('output')
name = Log Sigmoid
dname = dlogsig
inrange = –4 4
outrange = 0 1
Построим график функции активации logsig(рис. 11.39):
n = –5:0.1:5;
a = logsig(n);
plot(n,a) % Рис.11.39
Рис. 11.39
Зададим следующий вектор входа логистической функции активации для слоя из трех нейронов и рассчитаем вектор выхода A и производную dA_dN:
N = [0.1; 0.8; –0.7];
-
A = logsig(N)
dA_dN = dlogsig(N,A)
A =
0.5250
0.6900
0.3318
dA_dN =
0.2494
0.2139
0.2217
Применение функции:
Функция активации logsig используется при формировании нейронных сетей прямой передачи с помощью М-функцийnewffиnewcf. Для задания функции активацииlogsigследует установить значение свойстваnet.layers{i}.transferFcnравным'logsig'.
Алгоритм:
Функция активации logsig и ее производнаяdlogsigопределяются следующими соотношениями:
;
.
Сопутствующие функции: sim, dlogsig, dtansig.
|
TANSIG, DTANSIG |
Гиперболическая тангенциальная функция |
Блок Simulink:
Синтаксис:
|
A = tansig(N) info = tansig(code) |
dA_dN = dtansig(N,A)
|
Описание:
Функция A = tansig(N) реализует гиперболическую тангенциальную функцию активации.
Функция info = tansig(code)сообщает информацию о функцииtansig.
Функция dA_dN = tansig(N, A) вычисляет производную функцииtansig.
Пример:
Информация о функции активации tansig:
name = tansig('name')
dname = tansig('deriv')
inrange = tansig('active')
outrange = tansig('output')
name = Tan Sigmoid
dname = dtansig
inrange = –2 2
outrange = –1 1
Следующая последовательность команд строит график функции активации tansig:
n = –3:0.1:3;
a = tansig(n);
plot(n,a) % Рис.11.40
Рис. 11.40
Зададим следующий вектор входа гиперболической тангенциальной функции активации для слоя из трех нейронов и рассчитаем вектор выхода Aи производнуюdA_dN:
N = [0.1; 0.8; –0.7];
-
A = tansig(N)
dA_dN = dtansig(N,A)
A =
0.0997
0.6640
–0.6044
dA_dN =
0.9901
0.5591
0.6347
Применение функции:
Функция активации tansig используется при формировании нейронных сетей прямой передачи с помощью М-функцийnewffиnewcf. Для задания функции активацииtansig следует установить значение свойстваnet.layers{i}.transferFcnравным'tansig'.
Алгоритм:
Функция активации tansig и ее производная dtansigопределяются следующими соотношениями:
;
.
Приведенное выражение для функции tansig(n) математически эквивалентно функции tanh(N), но отличается тем, что выполняется быстрее, чем реализация функции tanh в системе MATLAB. Для нейронных сетей, где быстродействие играет важную роль, это весьма существенно [42].
Сопутствующие функции: sim, dtansig, logsig.