主要内容

二次层

演员或评论家网络的二次层

在第页中展开全部

描述

A.二次层是一个深层神经网络层，它接受一个输入向量并输出一个由输入元素构成的二次单项式向量。例如，考虑输入向量U=[u1 u2 u3].对于该输入，二次层给出输出Y=[u1*u1*u2 u2*u2 u1*u3 u2*u3 u3 u3*u3].

当您需要一个输出是其输入的某个二次函数的层时，二次层非常有用。例如，插入二次层在网络中，可以重新创建二次值函数的结构，如LQR控制器设计中使用的函数。例如，使用二次层看见培训DDPG代理控制双积分系统.

笔记

这个二次层层不支持直接或间接来自万博1manbetx特征输入层或序列输入层.

a的参数二次层对象是不可学习的。

创造

语法

qLayer=正交层
qLayer=正交层（名称、值）

描述

实例

qLayer=平方层创建具有默认特性值的二次图层。

qLayer=平方层(名称、值)设置性质使用名称-值对。例如quadraiclayer（'Name'，'quadrayer'）创建二次层并指定名称“四层”.

性质

全部展开

层的名称，指定为字符向量。若要在图层图中包含图层，必须指定非空的唯一图层名称。如果您使用此层和名称设置为''，则软件会在训练时自动为图层指定名称。

此属性是只读的。

层的描述，指定为字符向量。创建二次层时，可以使用此属性对其进行描述，以帮助确定其用途。

例子

全部崩溃

打开实时脚本

创建转换输入向量的二次层U转化为由元素的二元组合构成的二次单项式向量U.

qLayer=正交层
qLayer=QuadraticLayer，具有属性：名称：“quadratic”显示所有属性

确认图层产生预期输出。比如说,U=[u1 u2 u3]，预期输出为[u1*u1 u1*u2 u2*u2 u1*u3 u2*u3 u3*u3].

预测（qLayer[1 2 3]）
ans=1×61 2 4 3 6 9

你可以合并qLayer进入演员网络或评论家网络进行强化学习。

另见

|

话题

在R2019a中引入

强化学习工具箱文档

万博1manbetx

基于MATLAB和Simulink的强化学习万博1manbetx

基于MATLAB和Simulink的强化学习万博1manbetx

下载电子书