sumsqr

(削除予定) 1 つ以上の行列の要素の二乗和

sumsqr 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、Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflows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

[s,n] = sumsqr(x)

説明

[s,n] = sumsqr(x) は、行列または行列の cell 配列 x を取り、x 内のすべての有限値の二乗和 s と有限値の数 n を返します。

x に有限値が含まれない場合、返される和は 0 になります。

例

関数 sumsqr を使用した要素の二乗和の計算

この例では、関数 sumsqr を使用して行列と cell 配列の要素の二乗和を計算する方法を示します。

m = sumsqr([1 2;3 4])

m = 
30

[m,n] = sumsqr({[1 2; NaN 4], [4 5; 2 3]})

m = 
75

n = 
7

入力引数

x — 入力行列

行列 | 行列の cell 配列

入力要素。行列、または行列の cell 配列として指定します。

出力引数

s — 要素の二乗和

スカラー

x 内のすべての要素の二乗和。スカラーとして返されます。

n — 有限値の数

スカラー

x 内の有限値の数。スカラーとして返されます。

バージョン履歴

R2006a より前に導入

R2026a: sumsqr は削除予定

sumsqr は将来のリリースで削除される予定です。

サポートされている数学演算、深層学習演算、および深層学習層の詳細については、以下の例とトピックを参照してください。

• ディープ ネットワーク デザイナーを使用したネットワークの構築

• 深層学習層の一覧

• dlarray をサポートする関数の一覧

行列 X の有限要素の二乗和と有限要素の数を計算するには、次を使用します。

idx = isfinite(X);
s = sum(X(idx).*X(idx),"all");
n = sum(idx,"all");

詳細については、Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflowsを参照してください。

参考

時系列モデラー | fitrnet (Statistics and Machine Learning Toolbox) | fitcnet (Statistics and Machine Learning Toolbox) | trainnet | trainingOptions | dlnetwork

トピック

• Training Neural Networks with Tabular Data
• Training Neural Networks with Time Series Data
• Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflows