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dotprod

내적 가중치 함수

구문

Z = dotprod(W,P,FP)
dim = dotprod('size',S,R,FP)
dw = dotprod('dw',W,P,Z,FP)
info = dotprod('code')

설명

가중치 함수는 입력값에 가중치를 적용하여 가중 입력값을 얻습니다.

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

W

S×R 가중치 행렬

P

Q개의 입력(열) 벡터로 구성된 R×Q 행렬

FP

함수 파라미터 구조체(선택 사항, 무시됨)

그런 다음 W와 P의 S×Q 내적을 반환합니다.

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

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

info = dotprod('code')는 이 함수에 대한 정보를 반환합니다. 다음과 같은 코드가 정의되어 있습니다.

'deriv'

도함수의 이름

'pfullderiv'

입력값: 축소 미분 = 2, 전미분 = 1, 선형 미분 = 0

'wfullderiv'

가중치: 축소 미분 = 2, 전미분 = 1, 선형 미분 = 0

'name'

전체 이름

'fpnames'

함수 파라미터의 이름을 반환함

'fpdefaults'

디폴트 함수 파라미터를 반환함

예제

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

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

신경망 사용

feedforwardnet을 호출하여 dotprod를 사용하는 표준 신경망을 만들 수 있습니다.

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

둘 중 어느 경우든 dotprod를 사용하여 신경망을 시뮬레이션하려면 sim을 호출하십시오.

버전 내역

R2006a 이전에 개발됨

참고 항목

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