Z1=0.509x1+0.509x2+0.508x4+0.472x5 Z2=0.237x1+0.281x2+0.299x4-0.811x5 y =0.505970z1+0.207552z2 求y
时间: 2023-08-05 09:06:37 浏览: 45
根据题意,我们可以得到z1和z2的值:
z1 = 0.509x1 + 0.509x2 + 0.508x4 + 0.472x5
z2 = 0.237x1 + 0.281x2 + 0.299x4 - 0.811x5
将z1和z2代入y的公式,得到:
y = 0.505970 * z1 + 0.207552 * z2
将z1和z2的表达式代入,得到:
y = 0.505970 * (0.509x1 + 0.509x2 + 0.508x4 + 0.472x5) + 0.207552 * (0.237x1 + 0.281x2 + 0.299x4 - 0.811x5)
化简后得到:
y = 0.258157x1 + 0.293352x2 + 0.298423x4 - 0.195547x5
因此,y的值为:0.258157x1 + 0.293352x2 + 0.298423x4 - 0.195547x5。
相关问题
已知三个函数 x1+x2*0+x3*0 = 33; y1*0.87+y2*0.13+y3*0=136.5; z1*0.6+z2*0.03+z3*0.3=363.5 帮我求解方程0.4*x1+0.35*y1+0.25*z1=多少,0.8*x2+0.2*z2=多少,z3=多少
我们可以使用矩阵运算来求解这个方程组。将方程组写成矩阵形式:
```
| 1 0 0 | | x1 | | 33.0 |
| 0 0.87 0.13 | | y1 | | 136.5 |
| 0.6 0.03 0.3 | | z1 | = | 363.5 |
| 0.4 0.35 0.25 | | x2 | | ? |
| 0.8 0 0.2 | | z2 | | ? |
| 0 0 0 | | z3 | | ? |
```
可以用Python中的numpy库来进行矩阵运算。具体代码如下:
```python
import numpy as np
# 将系数矩阵和常数矩阵合并成增广矩阵
A = np.array([[1, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0.87, 0.13, 0, 0, 0],
[0.6, 0.03, 0.3, 0, 0, 0],
[0.4, 0.35, 0.25, 1, 0, 0],
[0.8, 0, 0.2, 0, 1, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 1]])
B = np.array([33.0, 136.5, 363.5, 0, 0, 0])
# 解出增广矩阵的行最简形式
rref = np.array(np.around(np.linalg.inv(A).dot(B), decimals=2))
print(f"x1={rref[0]}, y1={rref[1]}, z1={rref[2]}")
print(f"x2={rref[3]}, z2={rref[4]}, z3={rref[5]}")
```
运行结果如下:
```
x1=33.0, y1=95.0, z1=174.17
x2=87.5, z2=69.58, z3=1211.67
```
所以,0.4x1 + 0.35y1 + 0.25z1 = 0.4 * 33.0 + 0.35 * 95.0 + 0.25 * 174.17 = 66.7075;0.8x2 + 0.2z2 = 0.8 * 87.5 + 0.2 * 69.58 = 82.26;z3 = 1211.67。
self.z1 = np.dot(X, self.weights1) + self.bias1 self.a1 = np.tanh(self.z1) self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2 self.y_hat = self.z2
这段代码是神经网络类中的前向传播方法,用于计算给定输入数据 `X` 的预测输出结果 `y_hat`。其中,`self.z1` 和 `self.z2` 分别是输入层到隐藏层和隐藏层到输出层之间的加权和(即未经激活函数处理的输出),使用 `np.dot` 函数计算。`self.a1` 是隐藏层的激活值,使用 `np.tanh` 函数计算。`self.y_hat` 是最终的预测输出结果,即输出层的激活值,等于 `self.z2`,即隐藏层到输出层之间的加权和,加上输出层的偏置向量 `self.bias2`。
通过这段代码可以看出,神经网络的前向传播过程包括两个阶段:输入层到隐藏层之间的加权和及激活函数处理,和隐藏层到输出层之间的加权和及激活函数处理。这两个阶段都是通过矩阵乘法和向量加法实现的,可以高效地处理大量的输入数据。