MATLAB深度学习工具箱如何自定义激活函数

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mob64ca12e36a1d 2024-01-20 08:46:58 ©著作权

文章标签 MATLAB 自定义激活函数 文章分类 深度学习人工智能

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MATLAB深度学习工具箱如何自定义激活函数

问题背景

激活函数是深度学习中非常重要的组成部分，它将输入信号转化为输出结果，在神经网络中起到决策边界的作用。然而，深度学习工具箱中默认提供的激活函数可能无法满足我们的需求，因此我们需要自定义激活函数来解决问题。

自定义激活函数方案

在MATLAB深度学习工具箱中，我们可以通过创建一个自定义函数来实现自定义激活函数。下面是一个800字左右的方案，带有代码示例，来解决一个具体的问题。

问题描述

假设我们正在解决一个二分类问题，需要使用一个非线性的激活函数来增加模型的拟合能力。我们选择了双曲正切函数作为我们的自定义激活函数。

方案步骤

首先，我们需要定义一个新的函数文件，命名为"mytanh.m"，并将其保存在MATLAB工作目录中。在这个文件中，我们将实现自定义的双曲正切函数。

function y = mytanh(x)
    % 输入参数x为一个向量或矩阵
    y = (exp(x) - exp(-x)) ./ (exp(x) + exp(-x));
end

接下来，我们需要在MATLAB中创建一个新的神经网络。

net = network;

然后，我们需要为新的神经网络指定输入和输出的维度。

net.numInputs = 1;
net.numLayers = 1;
net.numOutputs = 1;

在定义网络的输入和输出维度后，我们需要将自定义的激活函数应用到网络的层中。

net.layers{1}.transferFcn = 'mytanh';

接下来，我们需要设置网络的连接权重和偏置。

net.IW{1,1} = [1];
net.b{1} = [0];

最后，我们可以使用train函数来训练并测试我们的自定义神经网络。

inputs = 0:0.1:1;
targets = [0 0 0 0 1 1 1 1 1 1];
net = train(net,inputs,targets);
outputs = sim(net,inputs);

关系图

下面是该方案所使用的神经网络的关系图。

erDiagram
    Relation {
        + int numInputs
        + int numLayers
        + int numOutputs
    }

序列图

下面是该方案中训练和测试自定义神经网络的序列图。

sequenceDiagram
    participant User
    participant MATLAB
    participant NeuralNetwork

    User->>MATLAB: 创建神经网络
    MATLAB->>NeuralNetwork: 指定输入和输出维度
    MATLAB->>NeuralNetwork: 应用自定义激活函数
    MATLAB->>NeuralNetwork: 设置连接权重和偏置
    User->>MATLAB: 训练神经网络
    MATLAB->>NeuralNetwork: 训练网络
    User->>MATLAB: 测试神经网络
    MATLAB->>NeuralNetwork: 使用网络进行预测
    NeuralNetwork-->>MATLAB: 返回预测结果