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dist
ユークリッド距離重み関数
Z = dist(W,P)
dim = dist('size',S,R,FP)
dw = dist('dw',W,P,Z,FP)
D = dist(pos)
例
Z = dist(W,P) は、S 行 R 列の重み行列 W、および入力 (列) ベクトル Q の R 行 Q 列の行列 P を取り、ベクトル距離の S 行 Q 列の行列 Z を返します。
Z
W
P
S
R
Q
重み関数は、入力に重みを適用して重み付けされた入力を返します。
dim = dist('size',S,R,FP) は、層次元 S、入力次元 R、および関数パラメーター FP を取り、重みサイズ [S 行 R 列] を返します。
dim
FP
dw = dist('dw',W,P,Z,FP) は、W に対する Z の微分を返します。
dw
dist は層の距離関数でもあり、これを使用して層内のニューロン間の距離を求めることができます。
D = dist(pos) は、N 行 S 列のニューロンの位置行列 pos を取り、S 行 S 列の距離行列 D を返します。
D
pos
N
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この例では、ランダムな重み行列 W と入力ベクトル P が与えられたときに、対応する重み付き入力 Z を計算する方法を説明します。
W = rand(4,3); P = rand(3,1); Z = dist(W,P)
以下では、3 次元空間に配置される 10 個のニューロンの位置のランダムな行列を定義し、それらの間の距離を求めます。
pos = rand(3,10); D = dist(pos)
重み行列。S 行 R 列の行列として指定します。
入力行列。Q 個の入力 (列) ベクトルから成る R 行 Q 列の行列として指定します。
層次元。スカラーとして指定します。
入力次元。スカラーとして指定します。
ニューロンの位置の行列。N 行 S 列の行列として指定します。
ベクトル距離。S 行 Q 列の行列として返されます。
重みのサイズ。行ベクトルとして返されます。
W に関する Z の導関数。cell 配列として返されます。
距離。S 行 S 列の行列として返されます。
newpnn または newgrnn を呼び出すことによって、dist を使用する標準的なネットワークを作成できます。
newpnn
newgrnn
入力の重みによって dist が使用されるようにネットワークを変更するには、net.inputWeights{i,j}.weightFcn を 'dist' に設定します。層の重みの場合には、net.layerWeights{i,j}.weightFcn を 'dist' に設定します。
net.inputWeights{i,j}.weightFcn
'dist'
net.layerWeights{i,j}.weightFcn
層のトポロジによって dist が使用されるようにネットワークを変更するには、net.layers{i}.distanceFcn を 'dist' に設定します。
net.layers{i}.distanceFcn
いずれの場合も、sim を呼び出し、dist を使用してネットワークのシミュレーションを行います。
sim
シミュレーションの例については、newpnn または newgrnn を参照してください。
2 つのベクトル X と Y の間のユークリッド距離 d は次のようになります。
X
Y
d
d = sum((x-y).^2).^0.5
R2006a より前に導入
sim | dotprod | negdist | normprod | mandist | linkdist
dotprod
negdist
normprod
mandist
linkdist
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