tanhLayer

Capa de tangente hiperbólica (tanh)

Descripción

Una capa de activación tangente hiperbólica (tanh) aplica la función tanh en las entradas de la capa.

Creación

Sintaxis

layer = tanhLayer

layer = tanhLayer('Name',Name)

Descripción

layer = tanhLayer crea una capa de tangente hiperbólica.

layer = tanhLayer('Name',Name) además especifica la propiedad opcional Name. Por ejemplo, tanhLayer('Name','tanh1') crea una capa tanh con el nombre 'tanh1'.

Propiedades

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 TanhLayer almacena esta propiedad como un vector de caracteres.

Tipos de datos: char | string

NumInputs — Número de entradas

Solo lectura: 1 (predeterminado)

Esta propiedad o parámetro es de solo lectura.

Número de entradas a la capa, almacenado como 1. Esta capa solo admite una entrada.

Tipos de datos: double

InputNames — Nombres de las entradas

Solo lectura: {'in'} (predeterminado)

Esta propiedad o parámetro es de solo lectura.

Nombres de entrada, almacenados como {'in'}. Esta capa solo admite una entrada.

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 una capa de tangente hiperbólica

Cree una capa de tangente hiperbólica (tanh) con el nombre 'tanh1'.

layer = tanhLayer('Name','tanh1')

layer = 
  TanhLayer with properties:

    Name: 'tanh1'

   Learnable Parameters
    No properties.

   State Parameters
    No properties.

  Show all properties

Incluya una capa tanh en un arreglo Layer.

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(3,16)
    batchNormalizationLayer
    tanhLayer
    
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(3,32)
    batchNormalizationLayer
    tanhLayer
    
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer]

layers = 
  10×1 Layer array with layers:

     1   ''   Image Input           28×28×1 images with 'zerocenter' normalization
     2   ''   2-D Convolution       16 3×3 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     3   ''   Batch Normalization   Batch normalization
     4   ''   Tanh                  Hyperbolic tangent
     5   ''   2-D Max Pooling       2×2 max pooling with stride [2  2] and padding [0  0  0  0]
     6   ''   2-D Convolution       32 3×3 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     7   ''   Batch Normalization   Batch normalization
     8   ''   Tanh                  Hyperbolic tangent
     9   ''   Fully Connected       10 fully connected layer
    10   ''   Softmax               softmax

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).

Los objetos TanhLayer aplican una operación por elemento y admiten datos de entrada con cualquier formato. La capa no agrega ni elimina ninguna dimensión, por lo que genera datos con el mismo formato que sus datos de entrada.

Números complejos

Los objetos TanhLayer 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 R2019a

R2024a: Compatibilidad para entradas y salidas de valores complejos

Los objetos TanhLayer 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 | batchNormalizationLayer | leakyReluLayer | clippedReluLayer | reluLayer | swishLayer | exportNetworkToSimulink | complexReluLayer | Tanh Layer

Temas

• Crear una red neuronal de deep learning sencilla para clasificación
• Entrenar una red neuronal convolucional para regresión
• Deep learning en MATLAB
• Compare Activation Layers
• Lista de capas de deep learning