自定义激活函数替换神经网络激活层的matlab代码

以下是一个示例的自定义激活函数，它可以替换神经网络激活层的matlab代码：

function y = custom_activation(x)
% 自定义激活函数
% x: 输入数据
% y: 输出数据

% 计算激活值
y = 1 ./ (1 + exp(-x));

% 对激活值进行处理（例如截断、缩放等）
% ...

end

要在神经网络中使用此自定义激活函数，可以通过以下方式替换标准的激活层：

% 创建神经网络
net = feedforwardnet([10 5]);

% 替换激活层
net.layers{1}.transferFcn = 'custom_activation';

% 训练神经网络
net = train(net, inputs, targets);

% 使用训练后的神经网络进行预测
outputs = net(inputs);

请注意，自定义激活函数需要满足以下条件：

- 函数的输入和输出都是向量或矩阵。
- 函数必须是可微的，因为神经网络的训练过程需要计算梯度。
- 函数的输出值必须在0和1之间，因为它们表示概率。

您可以根据需要修改自定义激活函数的代码，以满足您的特定需求。