dlarrayをサポートする関数の一覧

`dlarray`をサポートする関数の一覧

`dlarray`をサポートする深度学习工具箱関数

次の表は,dlarrayオブジェクトに対して作用する深度学习工具箱™関数,およびこれらの関数の簡単な説明を示します。

深層学習の操作

関数	説明
`avgpool`	平均プーリング演算は、入力をプーリング領域に分割し、各領域の平均値を計算することによって、ダウンサンプリングを実行します。
`批次标准`	バッチ正規化演算は,ミニバッチ全体で各入力チャネルを正規化します。畳み込みニューラルネットワークの学習速度を上げ,ネットワークの初期化に対する感度を下げるには,`线性整流函数（Rectified Linear Unit）`など,畳み込み演算と非線形演算の間のバッチ正規化を使用します。
`交叉熵`	交差エントロピー演算は、単一ラベルおよび複数ラベルの分類タスクにおけるネットワーク予測とターゲット値の間の交差エントロピー損失を計算します。
`crosschannelnorm`	クロスチャネル正規化演算は、異なるチャネルの局所応答を使用して各活性化を正規化します。通常、クロスチャネル正規化は`线性整流函数（Rectified Linear Unit）`演算に続きます。クロスチャネル正規化は局所応答正規化とも呼ばれます。
`dlconv`	畳み込み演算は,入力データにスライディングフィルターを適用します。1次元および2次元フィルターはグループ化されていない畳み込みまたはグループ化された畳み込みに使用し,3次元フィルターはグループ化されていない畳み込みに使用します。
`dltranspconv.`	転置畳み込み演算は,特徴マップをアップサンプリングします。
`嵌入`	組み込み演算は、数値インデックスを数値ベクトルに変換します。ここで、インデックスは離散データに対応します。埋め込みを使用して、绝对的値や単語などの離散データを数値ベクトルにマッピングします。
`fullyconnect`	全結合演算は,入力に重み行列を乗算してから,バイアスベクトルを加算します。
`群体规范`	グループ正規化演算は、入力データのチャネルをグループに分割し、各グループのアクティベーションを正規化します。畳み込みニューラルネットワークの学習速度を上げ、ネットワークの初期化に対する感度を下げるには、`线性整流函数（Rectified Linear Unit）`など,畳み込み演算と非線形演算の間のグループ正規化を使用します。グループの数を適切に設定することで,インスタンスの正規化や層の正規化を実行できます。
`格鲁`	ゲート付き回帰型ユニット(格勒乌)演算では,時系列データとシーケンスデータのタイムステップの間の依存関係をネットワークに学習させることができます。
`利基雷卢`	漏洩(漏)正規化線形ユニット(ReLU)活性化演算は,非線形のしきい値処理を実行し,入力値がゼロよりも小さい場合は固定スケール係数で乗算します。
`lstm`	長短期記憶(LSTM)演算では,時系列データおよびシーケンスデータのタイムステップ間の長期的な依存関係をネットワークに学習させることができます。
`马克斯普尔`	最大プーリング演算は,入力をプーリング領域に分割し,各領域の最大値を計算することによって,ダウンサンプリングを実行します。
`maxunpool`	最大逆プーリング演算は,ゼロでアップサンプリングとパディングを行うことによって,最大プーリング演算の出力を逆プーリングします。
`均方误差`	半平均二乗誤差演算は、回帰タスクのネットワーク予測とターゲット値の間の半平均二乗誤差損失を計算します。
`线性整流函数（Rectified Linear Unit）`	正規化線形ユニット(ReLU)活性化演算は,非線形のしきい値処理を実行し,入力値がゼロよりも小さい場合はゼロに設定します。
`onehotdecode`	在一个炎热復号化演算は,分類ネットワークの出力などの確率ベクトルを分類ラベルに復号化します。入力`A.`は`dlarray`にすることができます。`A.`が書式化されている場合,関数はデータ形式を無視します。
`乙状结肠`	シグモイド活性化演算は,入力データにシグモイド関数を適用します。
`softmax`	ソフトマックス活性化演算は、入力データのチャネルの次元にソフトマックス関数を適用します。

`dlarray`固有の関数

関数	説明
`昏暗`	この関数は、`dlarray`のデータ形式を返します。
`dlfeval`	この関数は,自動微分を使用して関数`dlarray`を評価します。
`梯度`	この関数は、自動微分を使用して勾配を計算します。
`dlresize`(图像处理工具箱)	この関数は、`dlarray`の空間次元をサイズ変更します。
`extractdata`	この関数は、`dlarray`からデータを抽出します。
`芬迪姆`	この関数は、任意の次元ラベルが付いた`dlarray`の次元のインデックスを検出します。
`条纹变暗`	この関数は、`dlarray`からデータ形式を削除します。

`dlarray`をサポートするMATLAB関数

MATLAB^®関数の多くはdlarrayオブジェクトに対して作用します。次の表は、引数dlarrayを使用する場合のこれらの関数の使用上の注意と制限を示します。

単項の要素単位の関数

関数	注意と制限
`防抱死制动系统`	出力`dlarray`のデータ形式は入力`dlarray`と同じになります。
`acos`	出力`dlarray`のデータ形式は入力`dlarray`と同じになります。 `dlarray`は複素数をサポートしないため,入力`dlarray`の各要素xには∣x∣ ≤ 1.が含まれなければなりません。
`作用是`	出力`dlarray`のデータ形式は入力`dlarray`と同じになります。 `dlarray`は複素数をサポートしないため,入力`dlarray`の各要素xにはx≥1が含まれなければなりません。
`助手`	出力`dlarray`のデータ形式は入力`dlarray`と同じになります。
`acsc`	出力`dlarray`のデータ形式は入力`dlarray`と同じになります。 `dlarray`は複素数をサポートしないため,入力`dlarray`の各要素xには∣x∣ ≥ 1.が含まれなければなりません。
`亚欧理事会`
`阿辛`	出力`dlarray`のデータ形式は入力`dlarray`と同じになります。 `dlarray`は複素数をサポートしないため,入力`dlarray`の各要素xには∣x∣ ≤ 1.が含まれなければなりません。
`Asinh.`	出力`dlarray`のデータ形式は入力`dlarray`と同じになります。
`:`
`atan2`
`反双曲正切`	出力`dlarray`のデータ形式は入力`dlarray`と同じになります。 `dlarray`は複素数をサポートしないため,入力`dlarray`の各要素xには∣x∣ ≤ 1.が含まれなければなりません。
`余弦`	出力`dlarray`のデータ形式は入力`dlarray`と同じになります。
`c`
`婴儿床`
`csc`
`经验`
`日志`	出力`dlarray`のデータ形式は入力`dlarray`と同じになります。 `dlarray`は複素数をサポートしないため,入力`dlarray`には非負の値が含まれなければなりません。
`秒`	出力`dlarray`のデータ形式は入力`dlarray`と同じになります。
`签名`
`罪`
`sinh`
`sqrt`	出力`dlarray`のデータ形式は入力`dlarray`と同じになります。 `dlarray`は複素数をサポートしないため,入力`dlarray`には非負の値が含まれなければなりません。
`棕褐色`	出力`dlarray`のデータ形式は入力`dlarray`と同じになります。
`谭`
`乌米努斯`,`-`
`高地`,`+`

二項の要素単位の演算子

関数	注意と制限
`-`,`-`	2つの`dlarray`入力が書式化されている場合、出力`dlarray`は,その両方のデータ形式の組み合わせを使用して書式化されます。この関数は暗黙的な拡張を使用して入力を結合します。詳細については,データ形式での暗黙的な拡張を参照してください。
`加`,`+`
`权力`,`.^`	2つの`dlarray`入力が書式化されている場合、出力`dlarray`は,その両方のデータ形式の組み合わせを使用して書式化されます。この関数は暗黙的な拡張を使用して入力を結合します。詳細については,データ形式での暗黙的な拡張を参照してください。 `dlarray`は複素数をサポートしないため,出力の要素が複素数の場合,エラーが生成されます。
`rdivide`,`./`	2つの`dlarray`入力が書式化されている場合、出力`dlarray`は,その両方のデータ形式の組み合わせを使用して書式化されます。この関数は暗黙的な拡張を使用して入力を結合します。詳細については,データ形式での暗黙的な拡張を参照してください。
`时代`,`.*`

リダクション関数

関数	注意と制限
`意思`	出力`dlarray`のデータ形式は入力`dlarray`と同じになります。 `“omitnan”`オプションはサポートされません。入力`dlarray`が GPUにある場合、`“本地”`オプションはサポートされません。
`刺激`	出力`dlarray`のデータ形式は入力`dlarray`と同じになります。 `“omitnan”`オプションはサポートされません。
`总和`

極値関数

関数	注意と制限
`（用熟石膏、木板等）装天花板`	出力`dlarray`のデータ形式は入力`dlarray`と同じになります。
`EPS`	出力`dlarray`のデータ形式は入力`dlarray`と同じになります。 `每股收益（个（'like'，x））`を使用して、`dlarrayx`のデータ型に基づいてスカラーのイプシロンの値を取得します。
`修理`	出力`dlarray`のデータ形式は入力`dlarray`と同じになります。
`地板`	出力`dlarray`のデータ形式は入力`dlarray`と同じになります。
`最大值`	単一の`dlarray`の最大要素または最小要素が見つかった場合、出力`dlarray`のデータ形式は入力`dlarray`と同じになります。書式化されている2つの`dlarray`入力間に最大要素または最小要素が見つかった場合,出的力`dlarray`には両方のデータ形式の組み合わせが含まれます。この関数は暗黙的な拡張を使用して入力を結合します。詳細については、データ形式での暗黙的な拡張を参照してください。
`最小值`
`重新调节`	最初の入力`dlarrayA.`が書式化されていない場合,追加の入力はすべて書式化されていないものでなければなりません。最初の入力`dlarrayA.`が書式化されている場合,追加の入力はすべて,書式化されていないスカラーか,データ形式が`A.`のデータ形式のサブセットでなければなりません。この場合、各次元は大きさが 1.であるか、`A.`の対応する次元の長さに一致しなければなりません。
`圆形的`	構文`Y=圆形（X）`のみがサポートされます。出力`dlarray`のデータ形式は入力`dlarray`と同じになります。

その他の算術演算

関数	注意と制限
`结肠`,`:`	サポートされている演算は次のとおりです。 `a: b` `a:b:c` `dlarray`のインデックス付けの詳細は,インデックスを参照してください。すべての入力は実数スカラーでなければなりません。出力`dlarray`は書式化されません。
`interp1`	サンプル点入力`x`は重複要素のない有限な増加ベクトルでなければなりません。 `方法`は`“线性”`または`“最近的”`でなければなりません。区分多項式構文 (`“pp”`) はサポートされていません。サンプル値の入力`v`のみ,書式化された`dlarray`にすることができます。他のすべての入力は書式なしでなければなりません。`v`が書式化された`dlarray`の場合,クエリ点の入力`xq`はベクトルでなければならず,出的力`矢量量化`は`v`と同じデータ形式になります。
`mrdivide`,`/`	2.番目の`dlarray`入力はスカラーでなければなりません。出力`dlarray`のデータ形式は最初の`dlarray`入力と同じになります。
`mtimes`,`*`	一方の入力を書式化された`dlarray`にできるのは、もう片方の入力が書式なしのスカラーである場合のみです。この場合、出力`dlarray`のデータ形式は,書式化された`dlarray`入力と同じになります。
`pagemtimes`	一方の入力を書式化された`dlarray`にできるのは,もう片方のページの入力が書式なしのスカラーである場合のみです。この場合,出的力`dlarray`のデータ形式は,書式化された`dlarray`入力と同じになります。

論理演算

関数	注意と制限
`全部的`	出力`dlarray`のデータ形式は入力`dlarray`と同じになります。
`和`,`&`	2つの`dlarray`入力が書式化されている場合、出力`dlarray`は,その両方のデータ形式の組み合わせを使用して書式化されます。この関数は暗黙的な拡張を使用して入力を結合します。詳細については,データ形式での暗黙的な拡張を参照してください。
`任何`	出力`dlarray`のデータ形式は入力`dlarray`と同じになります。
`情商`,`＝＝`	2つの`dlarray`入力が書式化されている場合、出力`dlarray`は,その両方のデータ形式の組み合わせを使用して書式化されます。この関数は暗黙的な拡張を使用して入力を結合します。詳細については,データ形式での暗黙的な拡張を参照してください。
`通用电气`,`＞=`
`燃气轮机`,`>`
`乐`,`< =`
`书信电报`,`<`
`氖`,`~ =`
`不`,`~`	出力`dlarray`のデータ形式は入力`dlarray`と同じになります。
`或`,`\|`	2つの`dlarray`入力が書式化されている場合、出力`dlarray`は,その両方のデータ形式の組み合わせを使用して書式化されます。この関数は暗黙的な拡張を使用して入力を結合します。詳細については,データ形式での暗黙的な拡張を参照してください。
`异或`

サイズ操作関数

関数注意と制限

関数	注意と制限
`重塑`	入力`dlarray`が書式化されていても,出的力`dlarray`は書式化されません。
`挤压`	2.次元の`dlarray`オブジェクトは`挤压`の影響を受けません。入力`dlarray`が書式化されている場合,この関数は大きさが1の次元に属する次元ラベルを削除します。入力`dlarray`に 2.つを超える次元があり、その 3.番目以上の次元の大きさが 1.である場合、この関数はこれらの次元とそのラベルを破棄します。

重塑

入力dlarrayが書式化されていても,出的力dlarrayは書式化されません。

挤压

2.次元のdlarrayオブジェクトは挤压の影響を受けません。入力dlarrayが書式化されている場合,この関数は大きさが1の次元に属する次元ラベルを削除します。入力dlarrayに 2.つを超える次元があり、その 3.番目以上の次元の大きさが 1.である場合、この関数はこれらの次元とそのラベルを破棄します。

転置演算

関数	注意と制限
`ctranspose`,`'`	入力`dlarray`が書式化されている場合、両方の次元のラベルは同じでなければなりません。この関数は転置を暗黙的に実行し、他の演算に必要な場合のみ転置を直接行います。
`交换`	入力`dlarray`が書式化されている場合,置換は同じラベルが付いている次元でのみ行われなければなりません。この関数は置換を暗黙的に実行し,他の演算に必要な場合のみ置換を直接行います。
`转置`,`.'`	入力`dlarray`が書式化されている場合、両方の次元のラベルは同じでなければなりません。この関数は転置を暗黙的に実行し、他の演算に必要な場合のみ転置を直接行います。

連結関数

関数	注意と制限
`猫`	`dlarray`入力は,形式が一致しているか,書式化されていないものでなければなりません。書式化されている入力と書式化されていない入力を混在させることができます。いずれかの`dlarray`入力が書式化されている場合、出力`dlarray`は同じデータ形式で書式化されます。
`horzcat`
`维特卡特`

変換関数

関数	注意と制限
`投`	`强制转换（dlA，新数据类型）`は、`dlarraydlA`のデータを基となるデータ型`newdatatype`の`dlarray`にコピーします。`newdatatype`オプションは`“双人”`、`“单一”`,または`“合乎逻辑”`でなければなりません。出力`dlarray`は`dlA`と同じデータ形式で書式化されます。 `铸造(“喜欢”,Y)`は、`Y`と同じ型の配列を返します。`Y`が`dlarray`である場合、出力は基となるデータ型が`Y`と同じ`dlarray`になります。`Y`がGPUにある場合,出力はGPUにあります。`A.`と`Y`が両方とも`dlarray`オブジェクトである場合,出的力`dlarray`は入力`A.`と同じデータ形式で書式化されます。
`双`	出力は`双`型のデータが含まれる`dlarray`です。
`聚集`(并行计算工具箱)	サポートされている構文は次のとおりです。 `dlX =收集(dlA)` `[dlX,海底,dlZ,……] =收集(国防后勤局,下文,dlC,…)` `收集(dlA)`は、数値データまたは合乎逻辑データが含まれる`dlarray`を返します。この関数は,`dlarraydlA`内の基となるデータに`聚集`を適用します。`dlA`が GPUにある場合、`dlX`は GPUではなくローカルのワークスペースにあります。`dlA`が (GPUではなく) ローカルのワークスペースにある場合、`dlX`は`dlA`に等しくなります。 `聚集（数据链路连接器、数据链路连接器、数据链路连接器等）`は数値配列を収集します。
`gpuArray`(并行计算工具箱)	この関数には并行计算工具箱™が必要です。 `gpuArray`は`gpuArray`を含む`dlarray`を返します。この関数は、基となるデータに`gpuArray`を適用します。入力`dlarray`がローカルのワークスペースにある場合,そのデータはGPUに移動され,内部的に`gpuArray`として表されます。入力`dlarray`がGPUにある場合,出的力`dlarray`は入力`dlarray`に等しくなります。
`符合逻辑的`	出力は`符合逻辑的`型のデータが含まれる`dlarray`です。
`单`	出力は`单`型のデータが含まれる`dlarray`です。

比較関数

関数	注意と制限
`等质量`	2つを超える入力引数がある構文はサポートされません。 2つの`dlarray`入力が表す数値データが等しく、その両方が同じデータ形式で書式化されているか、あるいは書式化されていない場合、これらの入力は等しくなります。
`等质量`	2つを超える入力引数がある構文はサポートされません。 2つの`dlarray`入力が表す数値データが等しく(`楠`は同等の扱う扱うが両が同じ形式书架化されいる，书籍，书籍，书籍さないいないないないない场场场场场场。

データ型と値を識別する関数

関数	注意と制限
`isdlarray`	N/A
`有限的`	この関数は入力`dlarray`の基となるデータに適用されます。
`isfloat`
`isgpuarray`(并行计算工具箱)
`isinf`
`伊斯兰的`
`isnan`
`非数字字符`
`以色列`	`dlarray`は複素数をサポートしないため,この関数は常に`dlarray`入力に対して`真的`を返します。
`isUnderlyingType`	N/A
`mustBeUnderlyingType`
`下垫式`

サイズ識別関数

関数	注意と制限
`iscolumn`	この関数は、列ベクトルで、最初の次元を除く各次元の大きさが 1.である`dlarray`に対して`真的`を返します。たとえば,3 x 1 x 1 の`dlarray`は列ベクトルです。
`ismatrix`	この関数は、2.つの次元のみをもつ`dlarray`オブジェクト,および最初の2つの次元を除く各次元の大きさが1である`dlarray`オブジェクトに対して`真的`を返します。たとえば,3 x 4 x 1 の`dlarray`は行列です。
`伊斯罗`	この関数は、行ベクトルで、2.番目の次元を除く各次元の大きさが 1.である`dlarray`に対して`真的`を返します。たとえば、1 x 3 x 1の`dlarray`は行ベクトルです。
`伊斯卡拉尔`	N/A
`isvector`	この関数は,行ベクトルまたは列ベクトルである`dlarray`に対して`真的`を返します。`isvector`では 1 x 1 x 3の`dlarray`がベクトルであるとは見なされないことに注意してください。
`长度`	N/A
`数组的维数`	入力`dlarraydlX`が書式化されている場合、一部のラベル付きの次元が、末尾にある大きさが 1.の次元であっても、`ndims（dlX）`は次元ラベルの数を返します。
`呆火驼`	N/A
`大小`	入力`dlarraydlX`が書式化されている場合、一部のラベル付きの次元が、末尾にある大きさが 1.の次元であっても、`尺寸（dlX）`は次元ラベルの数に等しい長さのベクトルを返します。

作成関数

関数	注意と制限
`假的`	`dlarray`では`“喜欢”`構文のみがサポートされています。
`正`
`楠`
`的`
`兰德`
`兰迪`
`randn`
`真的`
`零`

文字列および文字関数

関数	注意と制限
`组成`	N/A
`流`
`int2str`
`mat2str`
`num2str`
`把格式数据写成串`

dlarrayの主な動作

データ形式での暗黙的な拡張

一部の関数は,暗黙的な拡張を使用して書式化されている2つのdlarray入力を結合します。関数は、必要に応じて、ラベル付けされた大きさが 1.の次元 (サイズ 1.の次元) を入力に導入し、それらの形式を一致させます。同じラベルが付いた次元の各ブロックの最後に、関数によって大きさが 1.の次元が挿入されます。

この動作の例を確認するには,次のコードを入力します。

X = 1(2、3、2);dlX = dlarray (X,“SCB”y = 1:3;海底= dlarray (Y,“C”) dlZ = dlX.*

dlX=2（S）×3（C）×2（B）dlarray（：，：，1）=11（：，：，2）=11 dlY=3（C）×1（U）dlarray 123DLZ=2（S）×3（C）×2（B）dlarray（：，：，1）=123123（：，：，2）=123123

この例では、インデックス我、J、およびKについてdlZ（i，j，k）=dlX（i，j，k）。*dlY（j）になります。dlZの2番目の次元(“C”というラベルが付いていはる),dlXの 2.番目の次元、および德利の最初の次元に対応します。

一般的に、一方のdlarray入力の形式が、もう片方のdlarray入力の形式のサブセットである必要はありません。たとえば,dlXおよび德利がdims（dlX）=“SCB”およびdims（dlY）=“SSCT”をもつ入力引数の場合,出的力dlZはdim (dlZ) =“SSCBT”をもちます。dlXの'S'次元は,德利の最初の'S'次元にマッピングされます。

“U”次元の特殊な動作

dlarrayの“你”次元の動作は、標準的な MATLABの大きさが 1.の次元の動作を示す他のラベル付きの次元とは異なります。書式化されたdlarrayは、大小によって返される次元にしたがって,サイズ1の“你”次元を無数にもつと考えることができます。

次元の大きさが1ではない,またはdlarrayの最初の 2.つの次元のいずれかである場合を除き、“你”ラベルは破棄されます。

この動作の例を確認するには,次のコードを入力します。

X = 1 (2, 2);dlX = dlarray (X,“SC”)dlX（：，：，2）=2

dlX=2（S）×2（C）dlX=2（S）×2（C）×2（U）dlX=2（S）×2（C）dlX=1（S）×2（C）×2（U）dlX=1（S）×2（C）×2（U）dlX=2

この例では、ソフトウェアが書式化された 2.次元のdlarrayを3次元のdlarrayに拡張し、既定で 3.番目の次元に“你”というラベルを付けています。暗黙的な拡張で“你”次元を使用する方法の例については,データ形式での暗黙的な拡張を参照してください。

インデックス

dlarrayでのインデックス付けがサポートされています。これは次の動作を示します。

Nがndims（dlX）以上の場合、dlX（idx1，…，idxn）は、dlXと同じデータ形式をもつdlarrayを返します。そうでない場合、書式化されていないdlarrayを返します。
海底(idx1,…,idxn) = dlXを設定すると,德利のデータ形式は保持されますが,ソフトウェアが末尾の“你”次元ラベルを追加したり削除することがあります。dlXのデータ形式はこの操作には影響しません。
dlX (idx1,…,idxn) = []を使用してdlarrayの一部を削除した場合,dlXのデータ形式は、Nがndims（dlX）以上であれば保持されます。そうでない場合,dlXは書式化されずに返されます。

丸め誤差

関数にdlarray入力を使用する場合、関数内の演算の順序はdlarrayの内部保存の順序によって変化します。この変化によって、2.つのdlarrayオブジェクトの丸めの順序に違いが生じます。それ以外の場合には,これらのオブジェクトの丸めの順序は等しくなります。

参考

dlarray|dlfeval|梯度|dlnetwork