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tansig

双曲正切 sigmoid 传递函数

说明

示例

提示

要使用双曲正切激活进行深度学习,请使用 tanhLayer 函数或 dlarray 方法 tanh。

A = tansig(N) 接受净输入向量矩阵 N 并返回 S×Q 矩阵 A,其中 N 的元素压缩到 [-1 1]

tansig 是神经传递函数。传递函数根据层的净输入计算层的输出。

示例

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此示例说明如何计算和绘制输入矩阵的双曲正切 sigmoid 传递函数。

创建输入矩阵 n。然后调用 tansig 函数并绘制结果。

n = -5:0.1:5;
a = tansig(n);
plot(n,a)

将此传递函数分配给网络的 i 层。

net.layers{i}.transferFcn = 'tansig';

输入参数

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净输入列向量,指定为 S×Q 矩阵。

输出参数

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输出向量,以 S×Q 矩阵形式返回,其中 N 的每个元素都通过“S 形”函数从区间 [-inf inf] 压缩到区间 [-1 1]

算法

a = tansig(N) = 2/(1+exp(-2*N))-1

这在数学上等效于 tanh(N)

参考

[1] Vogl, T. P., et al. ‘Accelerating the Convergence of the Back-Propagation Method’. Biological Cybernetics, vol. 59, no. 4–5, Sept. 1988, pp. 257–63. DOI.org (Crossref), doi:10.1007/BF00332914.

版本历史记录

在 R2006a 之前推出

另请参阅

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