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normprod

정규화된 내적 가중치 함수

구문

Z = normprod(W,P,FP)
dim = normprod('size',S,R,FP)
dw = normprod('dz_dw',W,P,Z,FP)

설명

normprod는 가중치 함수입니다. 가중치 함수는 입력값에 가중치를 적용하여 가중 입력값을 얻습니다.

Z = normprod(W,P,FP)는 다음과 같은 입력값을 받습니다.

W

S×R 가중치 행렬

P

Q개의 입력(열) 벡터로 구성된 R×Q 행렬

FP

함수 파라미터로 구성된 행 셀형 배열(선택 사항, 무시됨)

그런 다음 정규화된 내적으로 구성된 S×Q 행렬을 반환합니다.

dim = normprod('size',S,R,FP)는 계층 차원 S, 입력 차원 R과 함수 파라미터를 받아서 가중치 크기 [S×R]을 반환합니다.

dw = normprod('dz_dw',W,P,Z,FP)는 W에 대한 Z의 도함수를 반환합니다.

예제

확률 가중치 행렬 W와 입력 벡터 P를 정의하고, 이에 대응하는 가중 입력값 Z를 계산합니다.

W = rand(4,3);
P = rand(3,1);
Z = normprod(W,P)

신경망 사용

newgrnn을 호출하여 normprod를 사용하는 표준 신경망을 만들 수 있습니다.

입력 가중치가 normprod를 사용하도록 신경망을 변경하려면 net.inputWeights{i,j}.weightFcn을 'normprod'로 설정하십시오. 계층 가중치의 경우, net.layerWeights{i,j}.weightFcn을 'normprod'로 설정하십시오.

둘 중 어느 경우든 normprod를 사용하여 신경망을 시뮬레이션하려면 sim을 호출하십시오. 시뮬레이션 예제는 newgrnn을 참조하십시오.

알고리즘

normprod는 입력 벡터 요소의 합으로 정규화한 내적을 반환합니다.

z = w*p/sum(p)

버전 내역

R2006a 이전에 개발됨

참고 항목