negdist
음의 거리 가중치 함수
구문
Z = negdist(W,P)
dim = negdist('size',S,R,FP)
dw = negdist('dz_dw',W,P,Z,FP)
설명
negdist
는 가중치 함수입니다. 가중치 함수는 입력값에 가중치를 적용하여 가중 입력값을 얻습니다.
Z = negdist(W,P)
는 다음과 같은 입력값을 받습니다.
W |
|
P |
|
FP | 함수 파라미터로 구성된 행 셀형 배열(선택 사항, 무시됨) |
그런 다음 음의 벡터 거리로 구성된 S
×Q
행렬을 반환합니다.
dim = negdist('size',S,R,FP)
는 계층 차원 S
, 입력 차원 R
과 함수 파라미터를 받아서 가중치 크기 [S
×R
]을 반환합니다.
dw = negdist('dz_dw',W,P,Z,FP)
는 W
에 대한 Z
의 도함수를 반환합니다.
예제
확률 가중치 행렬 W
와 입력 벡터 P
를 정의하고, 이에 대응하는 가중 입력값 Z
를 계산합니다.
W = rand(4,3); P = rand(3,1); Z = negdist(W,P)
신경망 사용
competlayer
또는 selforgmap
를 호출하여 negdist
를 사용하는 표준 신경망을 만들 수 있습니다.
입력 가중치가 negdist
를 사용하도록 신경망을 변경하려면 net.inputWeights{i,j}.weightFcn
을 'negdist'
로 설정하십시오. 계층 가중치의 경우, net.layerWeights{i,j}.weightFcn
을 'negdist'
로 설정하십시오.
둘 중 어느 경우든 negdist
를 사용하여 신경망을 시뮬레이션하려면 sim
을 호출하십시오.
알고리즘
negdist
는 음의 유클리드 거리를 반환합니다.
z = -sqrt(sum(w-p)^2)
버전 내역
R2006a 이전에 개발됨
참고 항목
competlayer
| dist
| dotprod
| selforgmap
| sim