quadraticLayer

二次层演员或评论家网络

描述

二次层需要一个输入向量和输出向量的二次单项式由输入元素。这一层是有用的,当你需要一个层,它的输出是一个二次函数的输入。例如,重建结构的二次价值功能,如用于控制器设计等方面。

例如,考虑一个输入向量U = [u1 u2 u3]。这个输入的二次层给出了输出Y = [u1 * u1 u1 * u2 u2 * u2 u1 * u3 u2 * u3 u3 * u3]。使用的一个例子QuadraticLayer,请参阅火车DDPG剂来控制双积分器系统。

请注意

的QuadraticLayer层不支持输入直接或间接来自一个金宝appfeatureInputLayer或sequenceInputLayer。

的参数QuadraticLayer对象不是可学的。

qLayer = quadraticLayer

qLayer = quadraticLayer(名称、值)

qLayer= quadraticLayer创建一个二次层用默认属性值。

qLayer= quadraticLayer (名称,值)集属性使用名称-值对。例如,quadraticLayer('名称',' quadlayer ')创建一个二次层和指定的名字“quadlayer”。

层,名称指定为一个特征向量。包括在一层一层图,您必须指定一个非空的独特的层的名字。如果你训练一系列网络与这一层的名字被设置为”软件自动分配一个名称,那么在训练时间层。

这个属性是只读的。

描述层,指定为一个特征向量。当您创建二次层,您可以使用这个属性来给它一个描述,可以帮助您识别它的目的。

打开生活的脚本

创建一个转换的二次层一个输入向量U成一个向量的二次单项式由二进制的元素的组合U。

qLayer = quadraticLayer

qLayer = QuadraticLayer属性:名称:“二次”可学的参数没有属性。状态参数没有属性。显示所有属性

确认层产生预期的输出。例如,对于U = [u1 u2 u3]预期的输出[u1 * u1 u1 * u2 u2 * u2 u1 * u3 u2 * u3 u3 * u3]。

预测(qLayer (1 2 3))

ans =1×31 4 9

你可以把qLayer为强化演员网络或者批评网络学习。

介绍了R2019a