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multiplicationLayer
説明
乗算層は、複数のニューラル ネットワーク層からの入力を要素単位で乗算します。
作成時に層への入力の数を指定します。層への入力の名前は 'in1','in2',...,'inN'
になります。N
は入力の数です。connectLayers
または disconnectLayers
を使用してそれぞれ層の結合または切り離しを行うときには、入力名を使用します。乗算層への入力のサイズは、すべての次元で同じであるか、少なくとも 1 つの次元について同じで、他の次元が大きさが 1 の次元でなければなりません。
作成
プロパティ
NumInputs
— 入力の数
正の整数
層への入力の数。2 以上の正の整数として指定します。
入力の名前は 'in1','in2',...,'inN'
になります。ここで、N
は NumInputs
です。たとえば、NumInputs
が 3 である場合、入力の名前は 'in1','in2'
および 'in3'
になります。関数 connectLayers
または disconnectLayers
を使用して層の結合または切り離しを行うときには、入力名を使用します。
Name
— 層の名前
""
(既定値) | 文字ベクトル | string スカラー
層の名前。文字ベクトルまたは string スカラーとして指定します。Layer
配列入力の場合、関数 trainnet
、trainNetwork
、assembleNetwork
、layerGraph
、および dlnetwork
は、名前が ""
の層に自動的に名前を割り当てます。
MultiplicationLayer
オブジェクトは、このプロパティを文字ベクトルとして格納します。
データ型: char
| string
InputNames
— 入力名
{'in1','in2',…,'inN'}
(既定値)
入力名。{'in1','in2',...,'inN'}
として指定します。ここで、N
は層の入力の数です。
データ型: cell
NumOutputs
— 出力の数
1
(既定値)
この プロパティ は読み取り専用です。
層からの出力の数。1
として返されます。この層には単一の出力のみがあります。
データ型: double
OutputNames
— 出力名
{'out'}
(既定値)
この プロパティ は読み取り専用です。
出力名。{'out'}
として返されます。この層には単一の出力のみがあります。
データ型: cell
例
乗算層の作成と結合
2 つの入力があり、名前が 'mul_1'
である乗算層を作成します。
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.
2 つの ReLU 層を作成し、これらの層を乗算層に結合します。乗算層で ReLU 層の出力が乗算されます。
relu_1 = reluLayer('Name','relu_1'); relu_2 = reluLayer('Name','relu_2'); lgraph = layerGraph(); lgraph = addLayers(lgraph,relu_1); lgraph = addLayers(lgraph,relu_2); lgraph = addLayers(lgraph,mul); lgraph = connectLayers(lgraph,'relu_1','mul_1/in1'); lgraph = connectLayers(lgraph,'relu_2','mul_1/in2'); plot(lgraph);
アルゴリズム
層の入力形式と出力形式
層配列内または層グラフ内の層は、書式化された dlarray
オブジェクトとして後続の層にデータを渡します。dlarray
オブジェクトの形式は文字列で、各文字はデータ内の対応する次元を表します。この形式には次の文字が 1 つ以上含まれています。
"S"
— 空間"C"
— チャネル"B"
— バッチ"T"
— 時間"U"
— 指定なし
たとえば、4 次元配列として表された 2 次元イメージ データがあり、最初の 2 つの次元がイメージの空間次元に対応し、3 番目の次元がイメージのチャネルに対応し、4 番目の次元がバッチ次元に対応している場合、このイメージ データは "SSCB"
(spatial、spatial、channel、batch) という書式で表されます。
functionLayer
オブジェクトを使用するか、関数 forward
と関数 predict
を dlnetwork
オブジェクトと共に使用して、カスタム層の開発などの自動微分ワークフローで、これらの dlarray
オブジェクトを操作できます。
次の表は、MultiplicationLayer
オブジェクトでサポートされている入力形式、および対応する出力形式を示しています。ソフトウェアが nnet.layer.Formattable
クラスを継承していないカスタム層、または Formattable
プロパティが 0
(false) に設定された FunctionLayer
オブジェクトに層の出力を渡す場合、その層は書式化されていない dlarray
オブジェクトを受け取り、この表に示された形式に従って次元が並べられます。ここには一部の形式のみを示します。層では、追加の "S"
(空間) 次元または "U"
(未指定) 次元をもつ形式など、追加の形式がサポートされている場合があります。
各入力は、同じ形式のデータをもたなければなりません。
入力形式 | 出力形式 |
---|---|
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dlnetwork
オブジェクトでは、MultiplicationLayer
オブジェクトもこれらの入力形式と出力形式の組み合わせをサポートします。
入力形式 | 出力形式 |
---|---|
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拡張機能
C/C++ コード生成
MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。
GPU コード生成
GPU Coder™ を使用して NVIDIA® GPU のための CUDA® コードを生成します。
バージョン履歴
R2020b で導入
MATLAB コマンド
次の MATLAB コマンドに対応するリンクがクリックされました。
コマンドを MATLAB コマンド ウィンドウに入力して実行してください。Web ブラウザーは MATLAB コマンドをサポートしていません。
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