normprod
R2026b（即将删除）归一化点积权重函数
以后的版本中将会删除 normprod。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
Z = normprod(W,P,FP)
dim = normprod('size',S,R,FP)
dw = normprod('dz_dw',W,P,Z,FP)
描述
normprod 是一个权重函数。权重函数对输入应用权重以获得加权输入。
Z = normprod(W,P,FP) 接受以下输入，
W |
|
P | 由 |
FP | 函数参数的行元胞数组（可选、已忽略） |
并返回由归一化点积组成的 S×Q 矩阵。
dim = normprod('size',S,R,FP) 接受层维度 S、输入维度 R 和函数参数，返回权重大小 [S×R]。
dw = normprod('dz_dw',W,P,Z,FP) 返回 Z 关于 W 的导数。
示例
此处，您定义随机权重矩阵 W 和输入向量 P，然后计算对应的加权输入 Z。
W = rand(4,3); P = rand(3,1); Z = normprod(W,P)
网络使用
您可以通过调用 newgrnn 来创建使用 normprod 的标准网络。
要更改网络以使输入权重使用 normprod，请将 net.inputWeights{i,j}.weightFcn 设置为 'normprod'。对于层权重，请将 net.layerWeights{i,j}.weightFcn 设置为 'normprod'。
在任一情况下，调用 sim 以使用 normprod 对网络进行仿真。
算法
normprod 返回通过输入向量元素之和进行归一化的点积。
z = w*p/sum(p)
