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tanhLayer

Capa de tangente hiperbólica (tanh)

Desde R2019a

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 trainNetwork, assembleNetwork, layerGraph y dlnetwork asignan automáticamente nombres a las capas con el nombre ''.

Tipos de datos: char | string

NumInputs — Número de entradas

1 (predeterminado)

Esta propiedad o parámetro es de solo lectura.

Número de entradas de la capa. Esta capa solo admite una entrada.

Tipos de datos: double

InputNames — Nombres de las entradas

{"in"} (predeterminado)

Esta propiedad o parámetro es de solo lectura.

Nombres de las entradas de la capa. Esta capa solo admite una entrada.

Tipos de datos: cell

NumOutputs — Número de salidas

1 (predeterminado)

Esta propiedad o parámetro es de solo lectura.

Número de salidas de la capa. Esta capa solo tiene una salida.

Tipos de datos: double

OutputNames — Nombres de salida

{'out'} (predeterminado)

Esta propiedad o parámetro es de solo lectura.

Nombres de las salidas de la capa. 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
    classificationLayer]

layers = 
  11x1 Layer array with layers:

     1   ''   Image Input             28x28x1 images with 'zerocenter' normalization
     2   ''   2-D Convolution         16 3x3 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         2x2 max pooling with stride [2  2] and padding [0  0  0  0]
     6   ''   2-D Convolution         32 3x3 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
    11   ''   Classification Output   crossentropyex

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. Los formatos constan de uno o más de estos caracteres:

• "S": espacial

• "C": canal

• "B": lote

• "T": tiempo

• "U": sin especificar

Por ejemplo, los datos de imagen 2D 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, pueden describirse 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 and no añade ni elimina ninguna dimensión, por lo que genera datos con el mismo formato que sus entradas.

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

Consulte también

trainNetwork | batchNormalizationLayer | leakyReluLayer | clippedReluLayer | reluLayer | swishLayer

Temas

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

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