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));
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%