dlarrayをサポートする関数の一覧- MATLAB和Simu金宝applink MathWorks日本

`dlarray`をサポ，トする関数の一覧

`dlarray`をサポ，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。
`batchnorm`	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，ラルネットワ，クの学習速度を上げ，ネットワ，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。
`crossentropy`	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、タにスラ、ディングフィルタ、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。ここで，。埋め込みを使用して,直言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esc escアスベクトルを加算します。
`groupnorm`	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，ラルネットワ，クの学習速度を上げ，ネットワ，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，プ正規化を使用します。グルプの数を適切に設定することで，ンスタンスの正規化や層の正規化を実行できます。
`格勒乌`	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。
`leakyrelu`	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。
`maxpool`	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`	一热復号化演算は，分類ネットワ，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`一个`は`dlarray`にすることができます。`一个`が書式化されている場合，関数はデ，タ形式を無視します。
`乙状结肠`	シグモ▪▪ド活性化演算は，入力デ▪▪タにシグモ▪▪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，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
`会变暗`	この関数は，`dlarray`のデ，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。
`dlgradient`	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@ @ズ変更します。
`extractdata`	この関数は，`dlarray`からデ，タを抽出します。
`finddim`	この関数は，任意の次元ラベルが付いた`dlarray`の次元の@ @ンデックスを検出します。
`stripdims`	この関数は，`dlarray`からデ，タ形式を削除します。

`dlarray`をサポ，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
`腹肌`	出力`dlarray`のデ，タ形式は入力`dlarray`と同じになります。
`这些“可信赖医疗组织”`	出力`dlarray`のデ，タ形式は入力`dlarray`と同じになります。 `dlarray`は複素数をサポ，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，タ形式は入力`dlarray`と同じになります。 `dlarray`は複素数をサポ，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。
`acot`	出力`dlarray`のデ，タ形式は入力`dlarray`と同じになります。
`正式启动`	出力`dlarray`のデ，タ形式は入力`dlarray`と同じになります。 `dlarray`は複素数をサポ，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。
`asec`
`印度历的7月`	出力`dlarray`のデ，タ形式は入力`dlarray`と同じになります。 `dlarray`は複素数をサポ，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。
`的作用`	出力`dlarray`のデ，タ形式は入力`dlarray`と同じになります。
`:`
`量化`
`atanh`	出力`dlarray`のデ，タ形式は入力`dlarray`と同じになります。 `dlarray`は複素数をサポ，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。
`因为`	出力`dlarray`のデ，タ形式は入力`dlarray`と同じになります。
`cosh`
`床`
`csc`
`经验值`
`日志`	出力`dlarray`のデ，タ形式は入力`dlarray`と同じになります。 `dlarray`は複素数をサポ，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。
`证券交易委员会`	出力`dlarray`のデ，タ形式は入力`dlarray`と同じになります。
`标志`
`罪`
`sinh`
`√6`	出力`dlarray`のデ，タ形式は入力`dlarray`と同じになります。 `dlarray`は複素数をサポ，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，タ形式は入力`dlarray`と同じになります。
`双曲正切`
`uminus`,`-`
`uplus`,`+`

二項の要素単位の演算子

関数	注意と制限
`-`,`-`	2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，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。詳細にいては，デ，タ形式での暗黙的な拡張を参照してください。
`+`,`+`
`权力`,`^。`	2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，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。詳細にいては，デ，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，トしないため，出力の要素が複素数の場合，エラ，が生成されます。
`rdivide`,`。/`	2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，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。詳細にいては，デ，タ形式での暗黙的な拡張を参照してください。
`次`,`. *`

リダクション関数

関数	注意と制限
`的意思是`	出力`dlarray`のデ，タ形式は入力`dlarray`と同じになります。 `“omitnan”`オプションはサポ，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，トされません。
`刺激`	出力`dlarray`のデ，タ形式は入力`dlarray`と同じになります。 `“omitnan”`オプションはサポ，トされません。
`总和`

極値関数

関数	注意と制限
`装天花板`	出力`dlarray`のデ，タ形式は入力`dlarray`と同じになります。
`每股收益`	出力`dlarray`のデ，タ形式は入力`dlarray`と同じになります。 `每股收益((‘喜欢’,x))`を使用して，`dlarrayx`のデタ型に基づいてスカラのプシロンの値を取得します。
`修复`	出力`dlarray`のデ，タ形式は入力`dlarray`と同じになります。
`地板上`	出力`dlarray`のデ，タ形式は入力`dlarray`と同じになります。
`马克斯`	単一の`dlarray`の最大要素または最小要素が見かった場合，出力`dlarray`のデ，タ形式は入力`dlarray`と同じになります。書式化されている2の`dlarray`入力間に最大要素または最小要素が見かった場合，出力`dlarray`には両方のデ，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。詳細にいては，デ，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`dlarray一个`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`dlarray一个`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，か，デ，タ形式が`一个`のデ，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，`一个`の対応する次元の長さに一致しなければなりません。
`轮`	構文`Y =圆(X)`のみがサポ，トされます。出力`dlarray`のデ，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，トされている演算は次のとおりです。 `a: b` `b: c` `dlarray`の电子邮箱ンデックス付けの詳細は，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，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 (`“页”`)はサポ，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，出力`矢量量化`は`v`と同じデ，タ形式になります。
`mrdivide`,`/`	2番目の`dlarray`入力はスカラ，でなければなりません。出力`dlarray`のデ，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，である場合のみです。この場合，出力`dlarray`のデ，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，ジの入力が書式なしのスカラ，である場合のみです。この場合，出力`dlarray`のデ，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
`所有`	出力`dlarray`のデ，タ形式は入力`dlarray`と同じになります。
`而且`,`＆`	2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，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。詳細にいては，デ，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，タ形式は入力`dlarray`と同じになります。
`情商`,`= =`	2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，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。詳細にいては，デ，タ形式での暗黙的な拡張を参照してください。
`通用电气`,`> =`
`gt`,`>`
`勒`,`< =`
`lt`,`<`
`不`,`~ =`
`不`,`～`	出力`dlarray`のデ，タ形式は入力`dlarray`と同じになります。
`或`,`\|`	2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，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。詳細にいては，デ，タ形式での暗黙的な拡張を参照してください。
`xor`

サ@ @ズ操作関数

関数	注意と制限
`重塑`	入力`dlarray`が書式化されていても，出力`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，タ形式で書式化されます。
`horzcat`
`vertcat`

変換関数

関数	注意と制限
`投`	`铸造(国防后勤局,newdatatype)`は,`dlarray国防后勤局`のデ，タを基となるデ，タ型`newdatatype`の`dlarray`にコピ，します。`newdatatype`オプションは`“双”`、`“单一”`，または`“逻辑”`でなければなりません。出力`dlarray`は`国防后勤局`と同じデ，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，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。`一个`と`Y`が両方とも`dlarray`オブジェクトである場合，出力`dlarray`は入力`一个`と同じデ，タ形式で書式化されます。
`双`	出力は`双`型のデ，タが含まれる`dlarray`です。
`收集`(并行计算工具箱)	サポ，トされている構文は次のとおりです。 `dlX = gather(dlA)` `[dlX,海底,dlZ,……= dlA,dlB,dlC，…` `收集(dlA)`は，数値デ，タまたは逻辑デ，タが含まれる`dlarray`を返します。この関数は，`dlarray国防后勤局`内の基となるデ，タに`收集`を適用します。`国防后勤局`がgpuにある場合，`dlX`はgpuではなくロカルのワクスペスにあります。`国防后勤局`が(gpuではなく)ロ，カルのワ，クスペ，スにある場合，`dlX`は`国防后勤局`に等しくなります。 `收集(国防后勤局,下文,dlC,…)`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，カルのワ，クスペ，スにある場合，そのデ，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，出力`dlarray`は入力`dlarray`に等しくなります。
`逻辑`	出力は`逻辑`型のデ，タが含まれる`dlarray`です。
`单`	出力は`单`型のデ，タが含まれる`dlarray`です。

比較関数

関数	注意と制限
`isequal`	2 .を超える入力引数がある構文はサポ，トされません。 2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。
`isequaln`	2 .を超える入力引数がある構文はサポ，トされません。 2の`dlarray`入力が表す数値デタが等しく(`南`は同等として扱う),これらの両方が同じデータ形式で書式化されているか,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。

デ，タ型と値を識別する関数

関数	注意と制限
`isdlarray`	N/A
`isfinite`	この関数は入力`dlarray`の基となるデ，タに適用されます。
`isfloat`
`isgpuarray`(并行计算工具箱)
`isinf`
`islogical`
`isnan`
`isnumeric`
`伊斯雷尔`	`dlarray`は複素数をサポ，トしないため，この関数は常に`dlarray`入力に対して`真正的`を返します。
`isUnderlyingType`	N/A
`mustBeUnderlyingType`
`underlyingType`

サ@ @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`真正的`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`dlarray`オブジェクト，および最初の2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`真正的`を返します。たとえば，3 x 4 x 1 の`dlarray`は行列です。
`isrow`	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`真正的`を返します。たとえば，1 x 3 x 1 の`dlarray`は行ベクトルです。
`isscalar`	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`真正的`を返します。`isvector`では1 × 1 × 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
`ndims`	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`ndims (dlX)`は次元ラベルの数を返します。
`元素个数`	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`大小(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`	`dlarray`では`“喜欢”`構文のみがサポ，トされています。
`正`
`南`
`的`
`兰德`
`兰迪`
`randn`
`真正的`
`0`

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`
`sprintf`

Dlarrayの主な動作

デ，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，ドを入力します。

X = ones(2,3,2);dlX = dlarray(X，“渣打银行”) y = 1:3;ly = darray (Y，“C”) dlZ = dlX.* ly

dlX = 2(S) × 3(C) × 2(B) dray (:，:，1) = 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3(:，:，2) dray = 3(C) × 1(U) dray 1 2 3 dlZ = 2(S) × 3(C) × 2(B) dray (:，:，1

この例では，电子邮件ンデックス我、j，およびkにいてdlZ(i,j,k) = dlX(i,j,k).* ly (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る)は，dlXの2番目の次元，および海底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および海底がdims(dlX) = 'SCB'およびdms (dlY) = 'SSCT'をも入力引数の場合，出力dlZはdims(dlZ) = 'SSCBT'をもます。dlXの“年代”次元は，海底の最初の“年代”次元にマッピングされます。

' u '次元の特殊な動作

dlarrayの“U”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aaplズ1の“U”次元を無数にも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の次元のいずれかである場合を除き，“U”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，ドを入力します。

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

dlX = 2(S) × 2(C) dlarray 1 1 1 1 1 dlX = 2(S) × 2(C) × 2(U) dlarray (:，:，1) = 1 1 1 1 1 (:，:，2) = 2 2 2 2 2 2 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“U”というラベルを付けています。暗黙的な拡張で“U”次元を使用する方法の例にいては，デ，タ形式での暗黙的な拡張を参照してください。

ンデックス

dlarrayでの▪▪ンデックス付けがサポ▪▪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，タ形式をも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。
dlY(idx1，…，idxn) = dlXを設定すると，海底のデ，タ形式は保持されますが，ソフトウェアが末尾の“U”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，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，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|dlgradient|dlfeval|dlnetwork

`dlarray`をサポ，トする関数の一覧

`dlarray`をサポ，トする深度学习工具箱関数

深層学習の操作

`dlarray`固有の関数

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単項の要素単位の関数

二項の要素単位の演算子

リダクション関数

極値関数

その他の算術演算

論理演算

サ@ @ズ操作関数

転置演算

連結関数

変換関数

比較関数

デ，タ型と値を識別する関数

サ@ @ズ識別関数

作成関数

文字列および文字関数

Dlarrayの主な動作

デ，タ形式での暗黙的な拡張

' u '次元の特殊な動作

ンデックス

丸め誤差

参考

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極値関数

その他の算術演算

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変換関数

比較関数

デ，タ型と値を識別する関数

サ@ @ズ識別関数

作成関数

文字列および文字関数

Dlarrayの主な動作

デ，タ形式での暗黙的な拡張

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ンデックス

丸め誤差

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