功能列表Dlarray
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Deep Learning Toolbox功能withDlarray
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这se tables list and briefly describe the Deep Learning Toolbox™ functions that operate onDlarray
对象。
深度学习操作
功能 | Description |
---|---|
avgpool |
这average pooling operation performs downsampling by dividing the input into pooling regions and computing the average value of each region. |
batchnorm |
批处理归一化操作使每个通道的所有观测值中的输入数据归一化。为了加快卷积神经网络的训练并降低对网络初始化的敏感性,请使用卷积和非线性操作(例如relu 。 |
Crossentropy |
跨凝结操作计算单标签和多标签分类任务的网络预测和目标值之间的跨渗透损失。 |
crosschannelnorm |
这cross-channel normalization operation uses local responses in different channels to normalize each activation. Cross-channel normalization typically follows arelu operation. Cross-channel normalization is also known as local response normalization. |
ctc |
CTC操作计算未对齐序列之间的连接派时间分类(CTC)损失。 |
dlconv |
这convolution operation applies sliding filters to the input data. Use thedlconv function for deep learning convolution, grouped convolution, and channel-wise separable convolution. |
Dlode45 |
这NEural ordinary differential equation (ODE) operation returns the solution of a specified ODE. |
dltranspconv |
这transposed convolution operation upsamples feature maps. |
embed |
嵌入操作将数字索引转换为数字向量,其中索引对应于离散数据。使用嵌入式将离散数据(例如分类值或单词)映射到数字向量。 |
fullyconnect |
完全连接的操作将输入乘以重量矩阵,然后添加偏置向量。 |
groupNorm |
小组归一化操作将每个观察值分别分组的通道子集跨分组子集归一化数据。为了加快卷积神经网络的训练并降低对网络初始化的敏感性,请使用卷积和非线性操作之间的群体归一化relu 。 |
格鲁 |
这gated recurrent unit (GRU) operation allows a network to learn dependencies between time steps in time series and sequence data. |
胡伯 |
这Huber operation computes the Huber loss between network predictions and target values for regression tasks. When the'TransitionPoint' 选项是1,这也称为smoothl1loss。 |
Instancenorm |
这一世nstance normalization operation normalizes the input data across each channel for each observation independently. To improve the convergence of training the convolutional neural network and reduce the sensitivity to network hyperparameters, use instance normalization between convolution and nonlinear operations such asrelu 。 |
l1loss |
l1loss operation computes the L1损失给定网络预测和目标值。当。。。的时候Reduction 选项是“和” 和theNormalizationFactor 选项是"batch-size" ,,,,the computed value is known as the mean absolute error (MAE). |
l2loss |
l2loss operation computes the L2损失(基于平方L2规范)给定网络预测和焦油GEtvalues. When theReduction 选项是“和” 和theNormalizationFactor 选项是"batch-size" ,计算值称为平方误差(MSE)。 |
分层 |
这layer normalization operation normalizes the input data across all channels for each observation independently. To speed up training of recurrent and multilayer perceptron neural networks and reduce the sensitivity to network initialization, use layer normalization after the learnable operations, such as LSTM and fully connect operations. |
Leakyyrelu |
泄漏的整流线性单元(RELU)激活操作执行非线性阈值操作,其中任何小于零的输入值乘以固定比例因子。 |
lstm |
长期的短期内存(LSTM)操作使网络可以在时间序列和序列数据的时间步长之间学习长期依赖关系。 |
MAXPOOL |
最大池操作通过将输入分为池区域并计算每个区域的最大值来执行缩减采样。 |
最大限度unpool |
这最大限度一世mum unpooling operation unpools the output of a maximum pooling operation by upsampling and padding with zeros. |
mse |
这half mean squared error operation computes the half mean squared error loss between network predictions and target values for regression tasks. |
OneHotDecode |
单热解码操作将概率向量解码为分类标签等概率向量,例如分类网络的输出。 这一世nput |
relu |
校正线性单元(RELU)激活操作执行非线性阈值操作,其中任何输入值小于零都设置为零。 |
sigmoid |
Sigmoid激活操作将Sigmoid函数应用于输入数据。 |
softmax |
这softmax activation operation applies the softmax function to the channel dimension of the input data. |
Dlarray
-Specific Functions
功能 | Description |
---|---|
昏暗 |
此功能返回the data format of aDlarray 。 |
dlfeval |
This function evaluates aDlarray function using automatic differentiation. |
dlgradient |
This function computes gradients using automatic differentiation. |
extractdata |
This function extracts the data from aDlarray 。 |
Finddim |
This function finds the indices ofDlarray 具有给定维度标签的尺寸。 |
条纹 |
This function removes the data format from aDlarray 。 |
带有特定域的功能Dlarray
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这se tables list and briefly describe the domain-specific functions that operate onDlarray
对象。
Computer Vision
功能 | Description |
---|---|
focalCrossEntropy (计算机视觉工具箱) |
计算两个两者之间的局灶性横向损失Dlarray 表示预测和目标分类标签的对象。 |
概括 (计算机视觉工具箱) |
Measure the similarity between twoDlarray 用代表分段图像的对象,使用概括性的骰子度量指标来说明班级加权。 |
roialign (计算机视觉工具箱) |
Perform ROI pooling ofDlarray 数据。 |
图像处理
功能 | Description |
---|---|
深度空间 (Image Processing Toolbox) |
改编Dlarray 从深度维度到空间块的数据。 |
dlresize (Image Processing Toolbox) |
Resize the spatial dimensions of aDlarray 。 |
Multissim (Image Processing Toolbox) |
Measure the similarity between twoDlarray 使用多尺度结构相似性(MS-SSIM)度量的对象表示二维图像。 |
Multissim3 (Image Processing Toolbox) |
Measure the similarity between twoDlarray objects that represent 3-D images, using the 3-D MS-SSIM metric. |
psnr (Image Processing Toolbox) |
Measure the similarity between twoDlarray objects that represent images using the peak signal-to-noise ratio (PSNR) metric. |
spaceToDepth (Image Processing Toolbox) |
改编spatial blocks ofDlarray data into the depth dimension. |
ssim (Image Processing Toolbox) |
Measure the similarity between twoDlarray 使用结构相似性(SSIM)度量表示图像的对象。 |
信号处理
MATLAB功能withDlarray
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Many MATLAB®功能可以运行Dlarray
对象。这些表列出使用时的使用情况和限制Dlarray
arguments.
Unary Element-wise Functions
二进制元素操作员
功能 | 注释和限制 |
---|---|
复杂的 |
对于单输入语法,输出 为了the two-input syntax, if |
minus ,,,,- |
如果the two |
加 ,,,,+ |
|
power ,,,,。^ |
|
rdivide ,,,,./ |
|
真实的pow |
|
时代 ,,,,。* |
还原功能
极端功能
功能 | 注释和限制 |
---|---|
Ceil |
输出 |
EPS |
|
使固定 |
输出 |
地面 |
输出 |
最大限度 |
|
min |
|
rescale |
|
圆形的 |
|
傅立叶变换
Other Math Operations
功能 | 注释和限制 |
---|---|
colon ,,,,: |
|
一世nterp1 |
|
mrdivide ,,,,/ |
第二 |
mtimes ,,,,* |
|
ode45 |
支持的语万博1manbetx法是:
至少一个 如果 为了 为了 小费 对于神经颂歌工作流程,请使用 |
pagemtimes |
一个输入可以是格式化的 |
逻辑操作
功能 | 注释和限制 |
---|---|
全部 |
输出 |
和 ,,,,和 |
如果the two |
any |
输出 |
等式 ,,,,== |
如果the two |
GE ,,,,>= |
|
GT ,,,,> |
|
le ,,,,<= |
|
上尉 ,,,,< |
|
NE ,,,,〜= |
|
not ,,,,〜 |
输出 |
或者 ,,,,| |
如果the two |
XOR |
Size Manipulation Functions
Transposition Operations
功能 | 注释和限制 |
---|---|
CTRANSPOSE ,,,,' |
如果输入 |
permute |
如果输入 |
transpose ,,,,。' |
如果输入 |
Concatenation Functions
Conversion Functions
功能 | 注释和限制 |
---|---|
cast |
|
double |
输出是 |
收集 (Parallel Computing Toolbox) |
|
gpuArray (Parallel Computing Toolbox) |
|
逻辑 |
输出是Dlarray 包含类型的数据逻辑 。 |
罪gle |
输出是Dlarray 包含类型的数据罪gle 。 |
Comparison Functions
功能 | 注释和限制 |
---|---|
是平等的 |
|
iSequaln |
|
Data Type and Value Identification Functions
功能 | 注释和限制 |
---|---|
一世sdlarray |
N/A |
Isfinite |
软件应用function to the underlying data of an input |
一世sfloat |
|
一世sgpuarray (Parallel Computing Toolbox) |
|
一世罪f |
|
iSlogical |
|
一世snan |
|
数字 |
|
是真实的 |
|
Isunderlyingtype |
N/A |
mustBeUnderlyingType |
|
基础类型 |
|
validateattributes |
如果输入数组一个 一世s a formattedDlarray ,其尺寸被排列以匹配订单"SCBTU" 。置换后应用尺寸验证。 |
Size Identification Functions
功能 | 注释和限制 |
---|---|
一世scolumn |
此功能返回真的 为了aDlarray 那是一个列向量,其中每个尺寸除外是单身。例如,3乘1 by-1Dlarray 一世s a column vector. |
一世smatrix |
此功能返回真的 为了Dlarray 仅具有两个维度的对象Dlarray objects where each dimension except the first two is a singleton. For example, a 3-by-4-by-1Dlarray 是矩阵。 |
伊斯罗 |
此功能返回真的 为了aDlarray 那是一个行矢量,除了第二个尺寸是单身人士。例如,1 x-3-by-1Dlarray 是行矢量。 |
ISSCALAR |
N/A |
一世svector |
此功能返回真的 为了aDlarray 那是行矢量或列向量。注意一世svector does not consider a 1-by-1-by-3Dlarray to be a vector. |
长度 |
N/A |
ndims |
如果输入 |
numel |
N/A |
尺寸 |
如果输入 |
创建者功能
String and Character Functions
Visualization Functions
值得注意的Dlarray
Behaviors
Implicit Expansion with Data Formats
Some functions use implicit expansion to combine two formattedDlarray
输入。该函数在必要时将标记的单例维度(大小1的尺寸)引入输入中,以使其格式匹配。该函数在每个尺寸块的末端插入单位尺寸,并使用同一标签插入。
To see an example of this behavior, enter the following code.
x =一个(2,3,2);x = dlarray(x,'SCB')y = 1:3;y = dlarray(y,'C')z =X。*y
X= 2(S) × 3(C) × 2(B) dlarray (:,:,1) = 1 1 1 1 1 1 (:,:,2) = 1 1 1 1 1 1 Y = 3(C) × 1(U) dlarray 1 2 3 Z = 2(S) × 3(C) × 2(B) dlarray (:,:,1) = 1 2 3 1 2 3 (:,:,2) = 1 2 3 1 2 3
z(i,j,k)= x(i,j,k)。*y(j)
为了一世ndices一世
,,,,j
, 和k
。第二尺寸z
(labeled'C'
)对应于第二维X
和the first dimension ofy
。
通常,一个格式Dlarray
一世nput does not need to be a subset of the format of anotherDlarray
输入。为了example, ifX
和y
are input arguments with昏暗(X) = 'SCB'
和dims(y)='ssct'
,,,,then the outputz
hasdims(z)='sscbt'
。这'
尺寸X
地图到第一个'
尺寸y
。
Special 'U' Dimension Behavior
这'U'
a的维度Dlarray
behaves differently from other labeled dimensions in that it exhibits the standard MATLAB singleton dimension behavior. You can think of a formattedDlarray
因为有很多'U'
dimensions of size 1 following the dimensions returned by尺寸
。
该软件放弃'U'
标签,除非尺寸为nonsingleton,否则它是该尺寸的前两个维度之一Dlarray
。
To see an example of this behavior, enter the following code.
x =一个(2,2);x = dlarray(x,'SC')x(:,:,2)= 2
x = 2(s)×2(c)dlarray 1 1 1 1 x = 2(s)×2(c)×2(u)dlarray(::,::,:,1)= 1 1 1 1(:, :, :, :,:2)= 2 2 2 2
Dlarray
to a three-dimensionalDlarray
,并标记第三维'U'
默认。为了说明如何'U'
维度用于隐式扩展,请参见Implicit Expansion with Data Formats。
Indexing
索引和一个Dlarray
得到支万博1manbetx持并表现出以下行为:
X(IDX1,...,IDXN)
返回aDlarray
具有与相同的数据格式X
如果n
一世s greater than or equal tondims(X)
。否则,一世t返回anunformattedDlarray
。如果你设置
y(idx1,...,idxn)= x
,,,,then the data format ofy
保留,尽管该软件可能会添加或删除后续'U'
尺寸标签。数据格式的X
对此操作没有影响。如果删除了一个部分
Dlarray
usingX(IDX1,…,IDXN)= []
,,,,then the data format ofX
一世s preserved ifn
一世s greater than or equal tondims(X)
。否则,X
一世s returned unformatted.
圆形错误
When you use a function with aDlarray
输入,功能中的操作顺序可以根据内部存储顺序更改Dlarray
。这种更改可能会导致两个的圆形顺序差异Dlarray
原本相等的对象。
也可以看看
Dlarray
|dlgradient
|dlfeval
|dlnetwork
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