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tansig

双曲線正接シグモイド伝達関数

説明

ヒント

深層学習で双曲線正接活性化を使用するには、関数 tanhLayer を使用するか、dlarray のメソッド tanh を使用します。

A = tansig(N) は、正味の入力ベクトルの行列 N を取り、N の要素を [-1 1] にスカッシングした SQ 列の行列 A を返します。

Plot of the hyperbolic tangent sigmoid transfer function.

tansig はニューラル伝達関数です。伝達関数は、層の正味入力から層の出力を計算します。

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この例では、入力行列の双曲線正接シグモイド伝達関数を計算してプロットする方法を示します。

入力行列 n を作成します。関数 tansig を呼び出し、結果をプロットします。

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

この伝達関数をネットワークの層 i に割り当てます。

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

入力引数

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正味入力列ベクトル。SQ 列の行列として指定します。

出力引数

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出力ベクトル。SQ 列の行列として返されます。ここで、N の各要素は、"S 型" 関数を使用して区間 [-inf inf] から区間 [-1 1] にスカッシングされます。

アルゴリズム

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

これは、tanh(N) と数学的に等価です。

参照

[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.

バージョン履歴

R2006a より前に導入

参考

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