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tanhLayer

双曲線正接 (tanh) 層

説明

双曲線正接 (tanh) 活性化層は、層の入力に対して tanh 関数を適用します。

作成

説明

layer = tanhLayer は双曲線正接層を作成します。

layer = tanhLayer('Name',Name) は、さらに、オプションの Name プロパティを指定します。たとえば、tanhLayer('Name','tanh1') は、'tanh1' という名前の tanh 層を作成します。

プロパティ

すべて展開する

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 trainNetworkassembleNetworklayerGraph、および dlnetwork は、名前が '' の層に自動的に名前を割り当てます。

データ型: char | string

このプロパティは読み取り専用です。

層の入力の数。この層は単一の入力のみを受け入れます。

データ型: double

このプロパティは読み取り専用です。

層の入力名。この層は単一の入力のみを受け入れます。

データ型: cell

このプロパティは読み取り専用です。

層の出力の数。この層には単一の出力のみがあります。

データ型: double

このプロパティは読み取り専用です。

層の出力名。この層には単一の出力のみがあります。

データ型: cell

すべて折りたたむ

'tanh1' という名前の双曲線正接層 (tanh) を作成します。

layer = tanhLayer('Name','tanh1')
layer = 
  TanhLayer with properties:

    Name: 'tanh1'

   Learnable Parameters
    No properties.

   State Parameters
    No properties.

  Show all properties

Layer 配列に tanh 層を含めます。

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(3,16)
    batchNormalizationLayer
    tanhLayer
    
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(3,32)
    batchNormalizationLayer
    tanhLayer
    
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer]
layers = 
  11x1 Layer array with layers:

     1   ''   Image Input             28x28x1 images with 'zerocenter' normalization
     2   ''   Convolution             16 3x3 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     3   ''   Batch Normalization     Batch normalization
     4   ''   Tanh                    Hyperbolic tangent
     5   ''   Max Pooling             2x2 max pooling with stride [2  2] and padding [0  0  0  0]
     6   ''   Convolution             32 3x3 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     7   ''   Batch Normalization     Batch normalization
     8   ''   Tanh                    Hyperbolic tangent
     9   ''   Fully Connected         10 fully connected layer
    10   ''   Softmax                 softmax
    11   ''   Classification Output   crossentropyex

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

R2019a で導入