D2 = Y(i-1,2) - 2*Y_pred(i-1,2) + Y_pred(i-2,2); % 微分项哪里出错了

时间: 2023-06-23 22:08:41 浏览: 71
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Code.rar_PRED-163_matlab pred_社交网络_社交网络分析 链路预测_链路预测

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这段代码出错的原因可能是变量未定义或索引超出范围。请检查以下几点： 1. 确认变量 Y 和 Y_pred 是否已经定义并且大小正确。 2. 确认 Y 和 Y_pred 的索引是否正确，确保不会超出数组的范围。 3. 如果 Y 和 Y_pred 是矩阵，则需要使用 element-wise 运算符 "." 来进行运算，例如：D2 = Y(i-1,2) - 2*Y_pred(i-1,2) + Y_pred(i-2,2) 应该改为 D2 = Y(i-1,2) - 2.*Y_pred(i-1,2) + Y_pred(i-2,2)。 4. 如果问题仍然存在，请提供更多的代码和错误信息以便更好地帮助您解决问题。
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y_pred[i] = np.argmax(np.bincount(y_kclose.tolist())) return y_pred KNN算法是一种比较简单的分类算法，主要步骤包括以下几点： 1. 计算测试数据集与训练数据集之间的距离（通常使用欧氏距离）； 2. ...

#@save def train_batch_ch13(net, X, y, loss, trainer, devices): """用多GPU进行小批量训练""" if isinstance(X, list): # 微调BERT中所需 X = [x.to(devices[0]) for x in X] else: X = X.to(devices[0]) y = y.to(devices[0]) net.train() trainer.zero_grad() pred = net(X) l = loss(pred, y) l.sum().backward() trainer.step() train_loss_sum = l.sum() train_acc_sum = d2l.accuracy(pred, y) return train_loss_sum, train_acc_sum #@save def train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, num_epochs, devices=d2l.try_all_gpus()): """用多GPU进行模型训练""" timer, num_batches = d2l.Timer(), len(train_iter) animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], ylim=[0, 1], legend=['train loss', 'train acc', 'test acc']) net = nn.DataParallel(net, device_ids=devices).to(devices[0]) for epoch in range(num_epochs): # 4个维度：储存训练损失，训练准确度，实例数，特点数 metric = d2l.Accumulator(4) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): timer.start() l, acc = train_batch_ch13( net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0], labels.numel()) timer.stop() if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1: animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches, (metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[3], None)) test_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, test_iter) animator.add(epoch + 1, (None, None, test_acc)) print(f'loss {metric[0] / metric[2]:.3f}, train acc ' f'{metric[1] / metric[3]:.3f}, test acc {test_acc:.3f}') print(f'{metric[2] * num_epochs / timer.sum():.1f} examples/sec on ' f'{str(devices)}')

这段代码是用多GPU进行小批量训练和模型训练的代码。具体来说，train_batch_ch13函数用于训练一个小批量数据，train_ch13函数则用于在多个GPU上进行模型训练。其中，train_batch_ch13函数将数据和标签分别复制到第一...

解释net, loss = lambda X: d2l.linreg(X, w, b), d2l.squared_loss

loss = (y_pred - y_true)**2 / 2 其中，y_true是真实值，也就是我们希望模型能够预测的值。 lambda X: d2l.linreg(X, w, b)表示将X作为输入，使用d2l.linreg函数（也就是线性回归模型）得到预测值，并将预测值...

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acc.add(loss.item(), d2l.accuracy(y_pred, y)) # 反向传播和更新参数 ... # 输出统计结果 print(f"loss={acc[0]/acc[1]:.3f}, accuracy={acc[1]/sum(acc):.3f}") 在上面的示例中，我们首先创建了一个...

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写出neural network学习计算力矩控制算法的Matlab代码，要求输入值为2自由度机器人两个关节的实际位置和期望位置这4个值，范围都在-pi到pi。输出值为两个关节的力矩。并且需要显示误差对比图

plot(pred_Y(1, :), 'b'); legend('真实值', '预测值'); xlabel('样本序号'); ylabel('力矩值'); % 计算力矩控制 function torque = torque_control(q) % 期望位置 q_d = [0.5; -0.3]; % 控制器参数 Kp = [10 0...

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y = df.iloc[:3000, -1:].values # 归一化 X = (X - X.mean(axis=0)) / X.std(axis=0) y = (y - y.mean(axis=0)) / y.std(axis=0) # 划分训练集和测试集 X_train, y_train = X[:2500], y[:2500] X_test, y_test = ...

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A[N*2-1] = v_pred[N] * cos(yaw_pred[N]); double S[N*2], T[N]; for (int j = 0; j ; j++) { S[j*2] = Q1 * (x_pred[j] - cx); S[j*2+1] = Q1 * (y_pred[j] - cy); T[j] = Q2 * (delta - steer_pred[j]); ...

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e = np.vstack((1 / ns * np.ones((ns, 1)), -1 / nt * np.ones((nt, 1)))) M = e * e.T M = M / np.linalg.norm(M, 'fro') H = np.eye(n) - 1 / n * np.ones((n, n)) K = kernel(kernel_type, X, None, gamma)...

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D2 = error.*Y_hat.*(1-Y_hat); D1 = W2'*D2.*A.*(1-A); % 更新权重 W2 = W2 + learning_rate*D2*A'; W1 = W1 + learning_rate*D1*X'; end % 预测 H = W1*X; A = 1./(1+exp(-H)); % sigmoid激活函数 Y_pred ...

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dw1, db1, dw2, db2 = backward(x_batch, y_pred, y_batch) # 更新权重和偏置 w1 -= learning_rate * dw1 b1 -= learning_rate * db1 w2 -= learning_rate * dw2 b2 -= learning_rate * db2 # 计算在测试集...

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y = data.iloc[:, -1].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 数据标准化 sc = StandardScaler() X_train = sc.fit_transform(X_train) X_test = sc...

如何在Python中结合sigmoid函数、交叉熵损失函数实现神经网络的前向传播和反向传播过程？

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