rands

R2026b

(削除予定) 対称ランダム重み/バイアス初期化関数

rands は将来のリリースで削除される予定です。詳細については、レガシニューラルネットワークコードの dlnetwork ワークフローへの移行を参照してください。

コードの更新に関するアドバイスについては、バージョン履歴を参照してください。

構文

W = rands(S,PR) M = rands(S,R) v = rands(S)

説明

rands は重み/バイアス初期化関数です。

W = rands(S,PR) は、次の引数を取ります。

`S`	ニューロンの数
`PR`	入力の範囲が `R` である `R` 行 `2` 列の行列

これは、–1 ～ 1 の範囲の乱数値から成る S 行 R 列の重み行列を返します。

M = rands(S,R) は、乱数値から成る S 行 R 列の重み行列を返します。v = rands(S) は、乱数値から成る S 行 1 列のベクトルを返します。

例

ここでは、rands を使用して 3 つのセットの乱数値を生成します。

rands(4,[0 1; -2 2])
rands(4)
rands(2,3)

ネットワークの利用

rands を使用して初期化するため、カスタムネットワークの i 層の重みとバイアスを準備します。

net.initFcn を 'initlay' に設定します (net.initParam は自動的に initlay の既定のパラメーターになります)。
net.layers{i}.initFcn を 'initwb' に設定します。
各 net.inputWeights{i,j}.initFcn を 'rands' に設定します。
各 net.layerWeights{i,j}.initFcn を 'rands' に設定します。
各 net.biases{i}.initFcn を 'rands' に設定します。

ネットワークを初期化するには、init を呼び出します。

バージョン履歴

R2006a より前に導入

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R2026a: `rands` は削除予定

rands は将来のリリースで削除される予定です。

ニューラルネットワークの学習可能なパラメーターの初期化とカスタマイズの詳細については、以下の例とトピックを参照してください。

ほとんどの場合、層の学習可能なパラメーターの既定の初期化子は適切に機能します。学習可能なパラメーターを -1 ～ 1 の間のランダムな値に初期化するには、この関数を定義します。

function weights = initializeSymmetric(sz)

weights = 2*rand(sz) - 1;

end

この初期化関数を深層学習層で使用するには、層の対応する初期化子プロパティを使用します。たとえば、この関数を使用して convolution2dLayer オブジェクトの重みを初期化するには、WeightsInitializer 引数を @initializeSymmetric に設定します。

詳細については、レガシニューラルネットワークコードの dlnetwork ワークフローへの移行を参照してください。