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multiplicationLayer

Capa de multiplicación

Descripción

Una capa de multiplicación multiplica entradas de múltiples capas de redes neuronales elemento por elemento.

Especifique el número de entradas a la capa cuando la cree. Las entradas de la capa tienen los nombres 'in1','in2',...,'inN', donde N es el número de entradas. Use los nombres de entradas cuando conecte o desconecte la capa usando connectLayers o disconnectLayers, respectivamente. El tamaño de las entradas de la capa de multiplicación debe ser el mismo en todas las dimensiones o el mismo en al menos una dimensión con otras dimensiones como dimensiones únicas.

Creación

Sintaxis

layer = multiplicationLayer(numInputs)

layer = multiplicationLayer(numInputs,'Name',name)

Descripción

layer = multiplicationLayer(numInputs) crea una capa de multiplicación que multiplica numInputs entradas por elementos. Esta función también establece la propiedad NumInputs.

layer = multiplicationLayer(numInputs,'Name',name) también establece la propiedad Name.

Propiedades

NumInputs — Número de entradas

entero positivo

Número de entradas a la capa, especificado como un entero positivo mayor que o igual a 2.

Las entradas tienen los nombres 'in1','in2',...,'inN', donde N es NumInputs. Por ejemplo, si NumInputs es 3, las entradas tienen los nombres 'in1','in2' y 'in3'. Use los nombres de entradas cuando conecte o desconecte la capa usando las funciones connectLayers o disconnectLayers.

Name — Nombre de la capa

'' (predeterminado) | vector de caracteres | escalar de cadena

Nombre de la capa, especificado como un vector de caracteres o un escalar de cadena. Para entradas en forma de arreglo Layer, las funciones trainnet y dlnetwork asignan automáticamente nombres a las capas sin nombre.

El objeto MultiplicationLayer almacena esta propiedad como un vector de caracteres.

Tipos de datos: char | string

InputNames — Nombres de las entradas

{'in1','in2',…,'inN'} (predeterminado)

Los nombres de las entradas, especificados como {'in1','in2',...,'inN'}, donde N es el número de entradas de la capa.

Tipos de datos: cell

NumOutputs — Número de salidas

Solo lectura: 1 (predeterminado)

Esta propiedad o parámetro es de solo lectura.

Número de salidas de la capa, almacenado como 1. Esta capa solo tiene una salida.

Tipos de datos: double

OutputNames — Nombres de salida

Solo lectura: {'out'} (predeterminado)

Esta propiedad o parámetro es de solo lectura.

Nombres de salida, almacenados como {'out'}. Esta capa solo tiene una salida.

Tipos de datos: cell

Ejemplos

Crear y conectar una capa de multiplicación

Cree una capa de multiplicación con dos entradas y el nombre 'mul_1'.

mul = multiplicationLayer(2,'Name','mul_1')

mul = 
  MultiplicationLayer with properties:

          Name: 'mul_1'
     NumInputs: 2
    InputNames: {'in1'  'in2'}

   Learnable Parameters
    No properties.

   State Parameters
    No properties.

  Show all properties

Cree dos capas ReLU.

relu_1 = reluLayer('Name','relu_1');
relu_2 = reluLayer('Name','relu_2');

Cree un objeto dlnetwork.

net = dlnetwork;

Añádalas a la red y conéctelas con la capa de multiplicación. La capa de multiplicación multiplica las salidas de las capas ReLU.

net = addLayers(net,relu_1);
net = addLayers(net,relu_2);
net = addLayers(net,mul);

net = connectLayers(net,'relu_1','mul_1/in1');
net = connectLayers(net,'relu_2','mul_1/in2');

plot(net);

Algoritmos

Formatos de entrada y salida de capa

Las capas en un arreglo de capas o en una gráfica de capas pasan datos a las capas posteriores como objetos dlarray con formato. El formato de un objeto dlarray es una cadena de caracteres, en la que cada carácter describe la dimensión correspondiente de los datos. El formato consta de uno o más de estos caracteres:

• "S": espacial

• "C": canal

• "B": lote

• "T": tiempo

• "U": sin especificar

Por ejemplo, puede describir los datos de imagen 2D que están representados como arreglo 4D, donde las dos primeras dimensiones corresponden a las dimensiones espaciales de las imágenes, la tercera dimensión corresponde a los canales de las imágenes y la cuarta dimensión corresponde a la dimensión de lote, como datos con formato "SSCB" (espacial, espacial, canal, lote).

Puede interactuar con estos objetos dlarray en flujos de trabajo de diferenciación automática, como aquellos para desarrollar una capa personalizada, usar un objeto functionLayer o usar las funciones forward y predict con objetos dlnetwork.

En esta tabla se muestran los formatos de entrada admitidos de objetos MultiplicationLayer y el formato de salida correspondiente. Si el software pasa la salida de la capa a una capa personalizada que no hereda de la clase nnet.layer.Formattable o a un objeto FunctionLayer con la propiedad Formattable establecida en 0 (false), la capa recibe un objeto dlarray sin formato con dimensiones ordenadas según los formatos de esta tabla. Los formatos incluidos en esta lista son únicamente un subconjunto. La capa puede ser compatible con formatos adicionales, como aquellos con dimensiones adicionales "S" (espacial) o "U" (sin especificar).

Cada entrada debe tener datos con el mismo formato.

Formato de entrada	Formato de salida
"CB" (canal, lote)	"CB" (canal, lote)
"SCB" (espacial, canal, lote)	"SCB" (espacial, canal, lote)
"SSCB" (espacial, espacial, canal, lote)	"SSCB" (espacial, espacial, canal, lote)
"SSSCB" (espacial, espacial, espacial, canal, lote)	"SSSCB" (espacial, espacial, espacial, canal, lote)
"CBT" (canal, lote, tiempo)	"CBT" (canal, lote, tiempo)
"SCBT" (espacial, canal, lote, tiempo)	"SCBT" (espacial, canal, lote, tiempo)
"SSCBT" (espacial, espacial, canal, lote, tiempo)	"SSCBT" (espacial, espacial, canal, lote, tiempo)
"SSSCBT" (espacial, espacial, espacial, canal, lote, tiempo)	"SSSCBT" (espacial, espacial, espacial, canal, lote, tiempo)
"CU" (canal, sin especificar)	"CU" (canal, sin especificar)
"SC" (espacial, canal)	"SC" (espacial, canal)
"SSC" (espacial, espacial, canal)	"SSC" (espacial, espacial, canal)
"SSSC" (espacial, espacial, espacial, canal)	"SSSC" (espacial, espacial, espacial, canal)
"BU" (lote, sin especificar)	"BU" (lote, sin especificar)

En objetos dlnetwork, los objetos MultiplicationLayer también admiten estas combinaciones de formato de entrada y salida.

Formato de entrada	Formato de salida
"CT" (canal, tiempo)	"CT" (canal, tiempo)
"SCT" (espacial, canal, tiempo)	"SCT" (espacial, canal, tiempo)
"SSCT" (espacial, espacial, canal, tiempo)	"SSCT" (espacial, espacial, canal, tiempo)
"SSSCT" (espacial, espacial, espacial, canal, tiempo)	"SSSCT" (espacial, espacial, espacial, canal, tiempo)

Números complejos

Los objetos MultiplicationLayer admiten entradas y salidas de valores complejos. (desde R2024a) La capa aplica la misma operación subyacente a la entrada de valores complejos como lo hace en las entradas de valores reales y genera como salida los datos de valores complejos cuando procede.

Capacidades ampliadas

Generación de código C/C++
Genere código C y C++ mediante MATLAB® Coder™.

Generación de código de GPU
Genere código CUDA® para GPU NVIDIA® mediante GPU Coder™.

Historial de versiones

Introducido en R2020b

R2024a: Compatibilidad para entradas y salidas de valores complejos

Los objetos MultiplicationLayer admiten entradas y salidas de valores complejos. La capa aplica la misma operación subyacente a la entrada de valores complejos como lo hace en las entradas de valores reales y genera como salida los datos de valores complejos cuando procede.

Consulte también

trainnet | trainingOptions | dlnetwork | additionLayer | concatenationLayer | exportNetworkToSimulink | Multiplication Layer

Temas

• Deep learning en MATLAB
• Lista de capas de deep learning