www.gusucode.com > 有监督的 CNN 网络完成对MNIST 数字的识别 > 有监督的 CNN 网络完成对MNIST 数字的识别/CNN—卷积神经网络数字识别/tansig_mod.m
function out = tansig_mod(in1,in2,in3) % TANSIG_MOD 双曲正切sigmoid传递函数,规范化的方式 %与输入= 1 输出= 1。没有多少错误检查 % %语法 % % A= tansig_mod(N) % dA_dN = tansig_mod(N,“dn”) % %描述 % % TANSIG_MOD神经传递函数。转移函数 %计算净输入层的输出。 % % TANSIG_MOD(dn,N)返回A w 关于N的偏导数。 % %应用传递函数 if strcmp(in1,'dn') out = derivative(in2,in3); else out = apply_transfer(in1); end function a = apply_transfer(n,fp) n = (2/3)*n; a = 2 ./ (1 + exp(-2*n)) - 1; a = 1.7159*a; i = find(~isfinite(a)); a(i) = sign(n(i)); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Y w /关于X的偏导数 function da_dn = derivative(n,a,fp) da_dn = 0.66666667/1.7159*(1.7159+(a)).*(1.7159-(a)); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%