Линейные сети

14 15 16 17 18 19 20

purelin,DPURELIN

Линейная функция активации

Блок Simulink:

Синтаксис:

A = purelin(N) info = purelin(code)

dA_dN = dpurelin(N,A)

Описание:

Функция A = purelin(N) реализует линейную функцию активации во всем диапазоне изменения входного аргумента.

Функция info = purelin(code) сообщает информацию о функции purelin.

Функция dA_dN = dpurelin(N, A) вычисляет производную функции purelin.

Пример:

Информация о функции активации purelin:

name = purelin('name')

dname = purelin('deriv')

inrange = purelin('active')

outrange = purelin('output')

name = Linear

dname = dpurelin

inrange = –Inf Inf

outrange = –Inf Inf

Зададим следующий вектор входа линейной функции активации для слоя из трех нейронов и рассчитаем вектор выхода A и производную dA_dN:

N = [0.1; 0.8; –0.7];

A = purelin(N)	dA_dN = dpurelin(N,A)
A = 0.1000 0.8000 –0.7000	dA_dN =

Применение функции:

Функция активации purelin используется при формировании нейронных сетей
с помощью М-функций newlin и newlind. Для задания функции активации purelin следует установить значение свойства net.layers{i}.transferFcn равным 'purelin'.

Алгоритм:

Функция активации purelin и ее производная dpurelin определяются следующими
соотношениями:

;

Сопутствующие функции: sim, satlin, satlins.

POSLIN,DPOSLIN

Положительная линейная функция активации

Блок Simulink:

Синтаксис:

A = poslin(N) info = poslin(code)

dA_dN = dposlin(N,A)

Описание:

Функция A = poslin(N) реализует положительную линейную функцию активации.

Функция info = poslin(code) сообщает информацию о функции poslin.

Функция dA_dN = dposlin(N, A) вычисляет производную функции poslin.

Пример:

Информация о функции активации poslin:

name = poslin('name')

dname = poslin('deriv')

inrange = poslin('active')

outrange = poslin('output')

name = Positive Linear

dname = dposlin

inrange = 0 Inf

outrange = 0 Inf

Зададим следующий вектор входа положительной линейной функции активации
для слоя из трех нейронов и рассчитаем вектор выхода A и производную dA_dN:

N = [0.1; 0.8; –0.7];

A = poslin(N)	dA_dN = dposlin(N,A)
A = 0.1000 0.8000	dA_dN =

Применение функции:

Для задания функции активации poslin следует установить значение свойства net.layers{i}.transferFcn равным 'poslin'.

Алгоритм:

Функция активации poslin и ее производная dposlin определяются следующими
соотношениями:

Сопутствующие функции: SIM, PURELIN, SATLIN, SATLINS.

satlin, DSATLIN

Линейная функция с ограничениями

Блок Simulink:

Синтаксис:

A = satlin(N) info = satlin(code)

dA_dN = dsatlin(N,A)

Описание:

Функция A = satlin(N) реализует линейную функцию активации с ограничениями.

Функция info = satlin(code) сообщает информацию о функции satlin.

Функция dA_dN = dsatlin(N, A) вычисляет производную функции satlin.

Пример:

Информация о функции активации satlin:

name = satlin('name')

dname = satlin('deriv')

inrange = satlin('active')

outrange = satlin('output')

name = Saturating Linear

dname = dsatlin

inrange = 0 1

outrange = 0 1

Зададим следующий вектор входа линейной функции активации с ограничениями
для слоя из трех нейронов и рассчитаем вектор выхода A и производную dA_dN:

N = [0.1; 0.8; –0.7];

A = satlin(N)	dA_dN = dsatlin(N,A)
A = 0.1000 0.8000	dA_dN =

Применение функции:

Для задания функции активации satlin следует установить значение свойства net.layers{i}.transferFcn равным 'satlin'.

Алгоритм:

Функция активации satlin и ее производная dsatlin определяются следующими
соотношениями:

Сопутствующие функции: SIM, POSLIN, SATLINS, PURELINS.

satlinS,DSATLINS

Симметричная линейная функция с ограничениями

Блок Simulink:

Синтаксис:

A = satlins(N) info = satlins(code)

dA_dN = dsatlins(N, A)

Описание:

Функция A = satlins(N) реализует симметричную линейную функцию активации
с ограничениями.

Функция info = satlins(code) сообщает информацию о функции satlins.

Функция dA_dN = dsatlins(N, A) вычисляет производную функции satlins.

Пример:

Информация о функции активации satlins:

name = satlins('name')

dname = satlins('deriv')

inrange = satlins('active')

outrange = satlins('output')

name = Symmetric Saturating Linear

dname = dsatlins

inrange = –1 1

outrange = –1 1

Зададим следующий вектор входа симметричной линейной функции активации
с ограничениями для слоя из трех нейронов и рассчитаем вектор выхода A и производную dA_dN:

N = [0.1; 0.8; –0.7];