Моделирование искусственных нейронных сетей в системе MATLAB. Часть 1. Введение. Донской Д.А - 17 стр.

UptoLike

17
n=-5:0.1:5;
plot(n,purelin(n),'b+:');
Логистическая функция активации logsig
Эта функция описывается соотношением a = logsig(n) =
= 1/(1 + exp(-n)) и показана на рис. 6.
Рис. 6
Данная функция принадлежит к классу сигмоидальных функций,
и ее аргумент может принимать любое значение в диапазоне от до
+, а выход изменяется в диапазоне от 0 до 1. Благодаря свойству
дифференцируемости (нет точек разрыва) эта функция часто исполь-
зуется в сетях с обучением на основе метода обратного распростра-
нения ошибки.
Чтобы
построить график этой функции в диапазоне значений вхо-
да от –5 до +5, необходимо ввести следующие операторы языка
MATLAB в командном окне:
n=-5:0.1:5;
plot(n,logsig(n),'b+:');
На укрупненной структурной схеме для обозначения типа функ-
ции активации применяются специальные графические символы; не-
которые из них приведены на рис. 7, где аступенчатая, блиней-
ная, влогистическая.
  n=-5:0.1:5;
  plot(n,purelin(n),'b+:');


   Логистическая функция активации logsig
   Эта функция описывается соотношением a = logsig(n) =
= 1/(1 + exp(-n)) и показана на рис. 6.




                               Рис. 6
   Данная функция принадлежит к классу сигмоидальных функций,
и ее аргумент может принимать любое значение в диапазоне от –∞ до
+∞, а выход изменяется в диапазоне от 0 до 1. Благодаря свойству
дифференцируемости (нет точек разрыва) эта функция часто исполь-
зуется в сетях с обучением на основе метода обратного распростра-
нения ошибки.
   Чтобы построить график этой функции в диапазоне значений вхо-
да от –5 до +5, необходимо ввести следующие операторы языка
MATLAB в командном окне:

  n=-5:0.1:5;
  plot(n,logsig(n),'b+:');

   На укрупненной структурной схеме для обозначения типа функ-
ции активации применяются специальные графические символы; не-
которые из них приведены на рис. 7, где а – ступенчатая, б – линей-
ная, в – логистическая.




                                17