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mandist

マンハッタン距離重み関数

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構文

Z = mandist(W,P)
D = mandist(pos)

説明

例

Z = mandist(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。

mandist は、マンハッタン距離重み関数です。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。

mandist 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。

例

D = mandist(pos) は、N 行 S 列のニューロンの位置の行列 pos を取り、S 行 S 列の距離行列 D を返します。

例

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この例では、重み付き入力行列を計算する方法を示します。

ランダムな重み行列 W および入力ベクトル P を定義し、対応する重み付き入力 Z を計算します。

W = rand(4,3);
P = rand(3,1);
Z = mandist(W,P)

この例では、3 次元空間に配置された 10 個のニューロンの距離を計算する方法を示します。

3 次元空間に配置される 10 個のニューロンについて、その位置のランダムな行列を定義した後、その間の距離を求めます。

pos = rand(3,10);
D = mandist(pos)

入力引数

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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。

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。

出力引数

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ベクトル距離の行列。S 行 Q 列の行列として返されます。

距離の行列。S 行 S 列の行列として返されます。

詳細

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ネットワークの利用

入力の重みによって mandist 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 'mandist' に設定します。層の重みの場合には、net.layerWeights{i,j}.weightFcn を 'mandist' に設定します。

層のトポロジによって mandist 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 'mandist' に設定します。

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。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。

アルゴリズム

2 つのベクトル X と Y の間のマンハッタン距離 D は次のようになります。

D = sum(abs(x-y))

バージョン履歴

R2006a より前に導入

参考

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