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循环神经网络

matlab学习(二)

發布時間:2025/3/13 循环神经网络 28 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 matlab学习(二) 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

多維整數線性規劃使用lingo更方便

dist——歐式距離加權函數(Euclidean distance weight function)

語法

? ? Z = dist(W,P)
? ? df = dist('deriv')
? ? D = dist(pos)

描述:dist是一個歐式距離加權函數,給一個輸入使用權值,去獲得加權的輸入。

1、dist(W,P)中:W——S×R的權值矩陣;P——R×Q的矩陣,表示Q個輸入(列)向量

2、dist('deriv')返回‘’,因為dist沒有導函數。

3、dist也是一個層距離函數,可以被用來尋找一層中神經元之間的距離。

? ? ?dist(pos)輸入一個參數,pos——N×S的神經元位置矩陣,返回S×S的距離矩陣

例子: ?

1、這里,我們定義一個隨機權重矩陣W,以及輸入向量P,并且計算相應的加權輸入Z

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

2、我們定義10個神經元的隨機的位置矩陣,并且尋找他們的距離,這些神經元是在3維空間中的。

? ? ? ?pos = rand(3,10);

? ? ? ?D = dist(pos)

?綜上可知:

dist可以計算樣本集中多個樣本兩兩之間的距離矩陣。

對于圖像I,將其分成n個超像素,每個超像素的特征有3維,那么形成3×n的超像素特征矩陣M,每列表示一個超像素。

此時,使用dist(M),就會得到一個n×n的矩陣N,其中的元素Nij表示的是第i個超像素和第j個超像素特征之間的歐式距離。

MATLAB輸出變量方法很多,主要包括以下幾類。
(1)語句后面不加分號“;”,這是直接輸出數值的比較簡單的方法。
(2)disp(a)直接在命令窗口顯示a變量,這種方法輸出和第一種差不多。
(3)fprintf('a=%f',a)格式控制輸出,輸出'a='然后再顯示輸出的變量。
(4)save(dir+name,'變量名')保存輸出到某個文件中去,可以將數值保存。

點運算是處理的元素之間的運算,而直接的/在矩陣計算中只能處理符合矩陣運算法則的運算。比如作圖時的運算用的都是點運算。在對數值計算時,“./”和“/”其實是沒有區別的。
例如對于矩陣A=[a b c d],1./A=[1/a 1/b 1/c 1/d],而1/A表示的是A的逆

Y = asind(X)

返回?X?的元素的反正弦 (sin-1)(以度為單位)。該函數的域和范圍包含復數值。對于?X?在域 [-1,1] 中的實數元素,asind?返回位于范圍 [-90,90] 中的值。對于?X?在此域之外的值,asind?返回復數值。

說明 1 的反正弦正好是 90°。

asind(1) ans = 90

非線性規劃用fmincon

nonlcon是用M文件定義的非線性向量函數c(x),ceq(x)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab学习(二)的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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