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logsig

Funzione di trasferimento sigmoidale logistica

Descrizione

esempio

Suggerimento

Per utilizzare un’attivazione sigmoidale logistica per il Deep Learning, utilizzare sigmoidLayer o il metodo sigmoidale dlarray.

A = logsig(N) considera una matrice di vettori di input netti N e restituisce la matrice S per Q, A degli elementi di N schiacciati in [0, 1].

Plot of the logistic sigmoid transfer function.

logsig è una funzione di trasferimento. Le funzioni di trasferimento calcolano l’output di un livello a partire dal suo input netto.

dA_dN = logsig('dn',N,A,FP) restituisce la derivata di S per Q di A, rispetto a N. Se A o FP non vengono forniti o sono impostati su [], FP ritorna ai parametri predefiniti e A viene calcolato da N.

info = logsig(code) restituisce le informazioni su questa funzione. Per ulteriori informazioni, vedere la descrizione dell'argomento code.

Esempi

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Questo esempio mostra come calcolare e tracciare la funzione di trasferimento sigmoidale logistica di una matrice di input.

Creare la matrice di input n. Quindi chiamare la funzione logsig e tracciare i risultati.

n = -5:0.1:5;
a = logsig(n);
plot(n,a)

Assegnare questa funzione di trasferimento al livello i di una rete.

net.layers{i}.transferFcn = 'logsig';

Argomenti di input

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Vettori di colonna di input netti, specificati come una matrice S per Q.

Informazione che si desidera ottenere dalla funzione, specificata come una delle seguenti:

  • 'name' restituisce il nome di questa funzione.

  • 'output' restituisce l’intervallo di output [min max].

  • 'active' restituisce l’intervallo di input attivo [min max].

  • 'fullderiv' restituisce 1 o 0, a seconda che dA_dN sia S per S per Q o S per Q.

  • 'fpnames' restituisce i nomi dei parametri della funzione.

  • 'fpdefaults' restituisce i parametri predefiniti della funzione.

Argomenti di output

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Vettori di output, restituiti come una matrice S per Q, dove ciascun elemento di N viene schiacciato dall'intervallo [-inf inf] all’intervallo [0 1] con una funzione a “forma di S”.

Algoritmi

logsig(n) = 1 / (1 + exp(-n))

Cronologia versioni

Introduzione prima di R2006a

Vedi anche

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