netsum
R2026b（即将删除）求和净输入函数
以后的版本中将会删除 netsum。有关详细信息，请参阅将旧版神经网络代码转移到 dlnetwork 工作流。
有关更新代码的建议，请参阅版本历史记录。
语法
N = netsum({Z1,Z2,...,Zn},FP)
info = netsum('code')
描述
netsum 是一个净输入函数。净输入函数通过组合层的加权输入和偏置来计算层的净输入。
N = netsum({Z1,Z2,...,Zn},FP) 接受 Z1 至 Zn 和可选的函数参数，
Zi | 行元胞数组中的 |
FP | 由函数参数组成的行元胞数组（已忽略） |
并返回 Z1 至 Zn 的逐元素和。
info = netsum(' 返回有关此函数的信息。支持以下代码： code')
netsum('name') 返回此函数的名称。
netsum('type') 返回此函数的类型。
netsum('fpnames') 返回函数参数的名称。
netsum('fpdefaults') 返回默认的函数参数值。
netsum('fpcheck', FP) 针对非法函数参数抛出错误。
netsum('fullderiv') 返回 0 或 1，具体取决于导数是 S×Q 还是 N×S×Q。
示例
此处，netsum 组合两组加权输入向量和一个偏置。您必须使用 concur 将 b 的维度调整为与 z1 和 z2 相同。
z1 = [1, 2, 4; 3, 4, 1]
z2 = [-1, 2, 2; -5, -6, 1]
b = [0; -1]
n = netsum({z1, z2, concur(b, 3)})
将此净输入函数分配给网络的第一层。
net = feedforwardnet();
net.layers{1}.netInputFcn = 'netsum';
