softmax

Funzione di trasferimento softmax (da rimuovere)

softmax sarà rimossa in una prossima release. Per ulteriori informazioni, vedere Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflows.

Per suggerimenti sull'aggiornamento del codice, vedere Version History (Storico della versione).

Sintassi

A = softmax(N)

info = softmax(code)

Descrizione

Suggerimento

Per utilizzare un’attivazione softmax per il Deep Learning, utilizzare softmaxLayer o il metodo softmax dlarray.

A = softmax(N) considera una matrice S per Q di vettori (colonna) di input netti N e restituisce la matrice S per Q, A, della funzione competitiva softmax applicata a ciascuna colonna di N.

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

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

Esempi

Creazione e plottaggio della funzione di trasferimento softmax

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

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

n = [0; 1; -0.5; 0.5];
a = softmax(n);
subplot(2,1,1), bar(n), ylabel('n')
subplot(2,1,2), bar(a), ylabel('a')

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

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

Argomenti di input

N — Matrice di input

matrice

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

code — Opzione informazioni

'name' | 'output' | 'active' | 'fullderiv' | 'fpnames' | 'fpdefaults'

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

A — Matrice di output

matrice

Matrice di output, restituita come una matrice S per Q della funzione competitiva softmax applicata a ciascuna colonna di N.

info — Output delle informazioni

stringa | vettore | scalare

Informazioni specifiche sulla funzione in base all'opzione specificata nell'argomento code, restituite come stringa, vettore o scalare.

Algoritmi

a = softmax(n) = exp(n)/sum(exp(n))

Cronologia versioni

Introduzione prima di R2006a

Prossima rimozione di softmax

softmax sarà rimossa in una prossima release.

Per saperne di più sull'utilizzo delle funzioni di attivazione e di trasferimento nelle reti neurali, vedere questi esempi e argomenti:

• Build Networks with Deep Network Designer

• List of Deep Learning Layers

• List of Functions with dlarray Support

• Compare Activation Layers

• Example Deep Learning Network Architectures

Per includere un livello softmax in un array di livelli o in un oggetto dlnetwork, utilizzare softmaxLayer. Per applicare l'attivazione softmax agli oggetti dlarray, utilizzare la funzione softmax.

Per ulteriori informazioni, vedere Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflows.

Vedi anche

Time Series Modeler | fitrnet (Statistics and Machine Learning Toolbox) | trainnet | trainingOptions | dlnetwork | softmaxLayer | softmax

Argomenti

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