compet
（即将删除）竞争传递函数
以后的版本中将会删除 compet。有关详细信息，请参阅Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflows。
有关更新代码的建议，请参阅版本历史记录。
图和符号
语法
A = compet(N,FP)
info = compet('code')
说明
compet 是神经传递函数。传递函数根据层的净输入计算层的输出。
A = compet(N,FP) 接受 N 和可选的函数参数，
N | 由净输入（列）向量 |
FP | 由函数参数组成的结构体（已忽略） |
并返回一个 S×Q 的矩阵 A，其中在 N 中最大值所在的每一列中填入 1，在其余位置填入 0。
info = compet(' 根据指定的代码字符串返回信息：code')
compet('name') 返回此函数的名称。
compet('output',FP) 返回 [min max] 输出范围。
compet('active',FP) 返回 [min max] 活动输入范围。
compet('fullderiv') 返回 1 或 0，具体取决于 dA_dN 是 S×S×Q 还是 S×Q。
compet('fpnames') 返回函数参数的名称。
compet('fpdefaults') 返回默认函数参数。
示例
在此处，您定义一个净输入向量 N，计算输出，并用条形图绘制该向量及其输出。
n = [0; 1; -0.5; 0.5];
a = compet(n);
subplot(2,1,1), bar(n), ylabel('n')
subplot(2,1,2), bar(a), ylabel('a')
将此传递函数分配给网络的 i 层。
net.layers{i}.transferFcn = 'compet';
