def gradient(self, x, t): # forward self.loss(x, t) # backward dout = 1 dout = self.lastLayer.backward(dout) layers = list(self.layers.values()) layers.reverse() for layer in layers: dout = layer.backward(dout) # 設定 grads = {} grads['W1'], grads['b1'] = self.layers['Affine1'].dW, self.layers['Affine1'].db grads['W2'], grads['b2'] = self.layers['Affine2'].dW, self.layers['Affine2'].db return grads

时间: 2024-04-11 14:31:39 浏览: 35
这段代码是一个神经网络模型的梯度计算函数。在这个函数中,首先通过调用self.loss(x, t)来计算损失函数的值。然后通过调用self.lastLayer.backward(dout)来计算输出层的反向传播梯度,并将其赋值给dout。接着,通过遍历网络中的每一层,调用layer.backward(dout)来计算每一层的反向传播梯度,并将其赋值给dout。最后,将每一层的参数梯度保存在grads字典中,并返回grads。 这段代码的作用是计算神经网络模型在给定输入x和目标输出t下的参数梯度。参数梯度可以用于更新模型的参数,以使模型能更好地拟合训练数据。
相关问题

def gradient(self, x, t): # forward self.loss(x, t) # backward dout = 1 dout = self.last_layer.backward(dout) tmp_layers = self.layers.copy() tmp_layers.reverse() for layer in tmp_layers: dout = layer.backward(dout) # 设定 grads = {} for i, layer_idx in enumerate((0, 2, 5, 7, 10, 12, 15, 18)): grads['W' + str(i+1)] = self.layers[layer_idx].dW grads['b' + str(i+1)] = self.layers[layer_idx].db return grads

这段代码是一个神经网络模型的梯度计算函数,用于计算模型在给定数据 `x` 和标签 `t` 上的权重和偏置的梯度。函数的输出是一个字典 `grads`,包含了每个层的权重和偏置的梯度。 具体来说,该函数的实现过程如下: 1. 调用模型的 `loss()` 方法,计算给定数据 `x` 和标签 `t` 上的损失函数值。 2. 将反向传播的初始梯度 `dout` 初始化为 1。 3. 调用最后一层的 `backward()` 方法,计算输出层的梯度,并将计算结果存储在变量 `dout` 中。 4. 将所有层的列表 `self.layers` 中的层复制一份,并将其顺序颠倒,得到一个新的列表 `tmp_layers`。 5. 遍历列表 `tmp_layers` 中的每个层,并依次调用它们的 `backward()` 方法,计算每个层的梯度,并将计算结果存储在变量 `dout` 中。 6. 针对每个需要计算梯度的层,从 `self.layers` 中取出对应的层,并将该层的权重和偏置的梯度存储到字典 `grads` 中。 7. 返回字典 `grads`,其中包含了每个层的权重和偏置的梯度。 总的来说,这段代码的作用是计算神经网络模型的梯度,其中包括前向传播、反向传播、梯度计算和结果存储等多个步骤。梯度计算是深度学习中重要的一步,它用于更新模型的参数,提高模型的性能。

import numpy as np def sigmoid(x): # the sigmoid function return 1/(1+np.exp(-x)) class LogisticReg(object): def __init__(self, indim=1): # initialize the parameters with all zeros # w: shape of [d+1, 1] self.w = np.zeros((indim + 1, 1)) def set_param(self, weights, bias): # helper function to set the parameters # NOTE: you need to implement this to pass the autograde. # weights: vector of shape [d, ] # bias: scaler def get_param(self): # helper function to return the parameters # NOTE: you need to implement this to pass the autograde. # returns: # weights: vector of shape [d, ] # bias: scaler def compute_loss(self, X, t): # compute the loss # X: feature matrix of shape [N, d] # t: input label of shape [N, ] # NOTE: return the average of the log-likelihood, NOT the sum. # extend the input matrix # compute the loss and return the loss X_ext = np.concatenate((X, np.ones((X.shape[0], 1))), axis=1) # compute the log-likelihood def compute_grad(self, X, t): # X: feature matrix of shape [N, d] # grad: shape of [d, 1] # NOTE: return the average gradient, NOT the sum. def update(self, grad, lr=0.001): # update the weights # by the gradient descent rule def fit(self, X, t, lr=0.001, max_iters=1000, eps=1e-7): # implement the .fit() using the gradient descent method. # args: # X: input feature matrix of shape [N, d] # t: input label of shape [N, ] # lr: learning rate # max_iters: maximum number of iterations # eps: tolerance of the loss difference # TO NOTE: # extend the input features before fitting to it. # return the weight matrix of shape [indim+1, 1] def predict_prob(self, X): # implement the .predict_prob() using the parameters learned by .fit() # X: input feature matrix of shape [N, d] # NOTE: make sure you extend the feature matrix first, # the same way as what you did in .fit() method. # returns the prediction (likelihood) of shape [N, ] def predict(self, X, threshold=0.5): # implement the .predict() using the .predict_prob() method # X: input feature matrix of shape [N, d] # returns the prediction of shape [N, ], where each element is -1 or 1. # if the probability p>threshold, we determine t=1, otherwise t=-1

以下是您提供的代码的完整实现,包括_param()和get_param()方法的实现: ```python import numpy as np def sigmoid(x): # the sigmoid function return 1 / (1 + np.exp(-x)) class LogisticReg(object): def __init__(self, indim=1): # initialize the parameters with all zeros # w: shape of [d+1, 1] self.w = np.zeros((indim + 1, 1)) def set_param(self, weights, bias): # helper function to set the parameters # weights: vector of shape [d, ] # bias: scalar self.w[:-1] = weights.reshape(-1, 1) self.w[-1] = bias def get_param(self): # helper function to return the parameters # returns: # weights: vector of shape [d, ] # bias: scalar weights = self.w[:-1].reshape(-1) bias = self.w[-1] return weights, bias def compute_loss(self, X, t): # compute the loss # X: feature matrix of shape [N, d] # t: input label of shape [N, ] # NOTE: return the average of the log-likelihood, NOT the sum. # extend the input matrix X_ext = np.concatenate((X, np.ones((X.shape[0], 1))), axis=1) # compute the log-likelihood z = X_ext @ self.w y = sigmoid(z) loss = -np.mean(t * np.log(y) + (1 - t) * np.log(1 - y)) return loss def compute_grad(self, X, t): # X: feature matrix of shape [N, d] # grad: shape of [d, 1] # NOTE: return the average gradient, NOT the sum. X_ext = np.concatenate((X, np.ones((X.shape[0], 1))), axis=1) z = X_ext @ self.w y = sigmoid(z) grad = np.mean(X_ext.T @ (y - t), axis=1) return grad def update(self, grad, lr=0.001): # update the weights # by the gradient descent rule self.w -= lr * grad.reshape(-1, 1) def fit(self, X, t, lr=0.001, max_iters=1000, eps=1e-7): # implement the .fit() using the gradient descent method. # args: # X: input feature matrix of shape [N, d] # t: input label of shape [N, ] # lr: learning rate # max_iters: maximum number of iterations # eps: tolerance of the loss difference # TO NOTE: # extend the input features before fitting to it. # return the weight matrix of shape [indim+1, 1] X_ext = np.concatenate((X, np.ones((X.shape[0], 1))), axis=1) prev_loss = np.inf for i in range(max_iters): loss = self.compute_loss(X, t) if np.abs(loss - prev_loss) < eps: break grad = self.compute_grad(X, t) self.update(grad, lr) prev_loss = loss return self.w def predict_prob(self, X): # implement the .predict_prob() using the parameters learned by .fit() # X: input feature matrix of shape [N, d] # NOTE: make sure you extend the feature matrix first, # the same way as what you did in .fit() method. # returns the prediction (likelihood) of shape [N, ] X_ext = np.concatenate((X, np.ones((X.shape[0], 1))), axis=1) z = X_ext @ self.w y = sigmoid(z) return y def predict(self, X, threshold=0.5): # implement the .predict() using the .predict_prob() method # X: input feature matrix of shape [N, d] # returns the prediction of shape [N, ], where each element is -1 or 1. # if the probability p > threshold, we determine t = 1, otherwise t = -1 prob = self.predict_prob(X) predictions = np.where(prob > threshold, 1, -1) return predictions ``` 这个类实现了逻辑回归的基本功能,包括参数设置、计算损失、计算梯度、更新权重、拟合数据、预测概率和预测类别等方法。您可以使用这个类来拟合二分类问题的数据,并进行预测。

相关推荐

import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt # 加载 iris 数据 iris = load_iris() # 只选取两个特征和两个类别进行二分类 X = iris.data[(iris.target==0)|(iris.target==1), :2] y = iris.target[(iris.target==0)|(iris.target==1)] # 将标签转化为 0 和 1 y[y==0] = -1 # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 实现逻辑回归算法 class LogisticRegression: def __init__(self, lr=0.01, num_iter=100000, fit_intercept=True, verbose=False): self.lr = lr self.num_iter = num_iter self.fit_intercept = fit_intercept self.verbose = verbose def __add_intercept(self, X): intercept = np.ones((X.shape[0], 1)) return np.concatenate((intercept, X), axis=1) def __sigmoid(self, z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) def __loss(self, h, y): return (-y * np.log(h) - (1 - y) * np.log(1 - h)).mean() def fit(self, X, y): if self.fit_intercept: X = self.__add_intercept(X) # 初始化参数 self.theta = np.zeros(X.shape[1]) for i in range(self.num_iter): # 计算梯度 z = np.dot(X, self.theta) h = self.__sigmoid(z) gradient = np.dot(X.T, (h - y)) / y.size # 更新参数 self.theta -= self.lr * gradient # 打印损失函数 if self.verbose and i % 10000 == 0: z = np.dot(X, self.theta) h = self.__sigmoid(z) loss = self.__loss(h, y) print(f"Loss: {loss} \t") def predict_prob(self, X): if self.fit_intercept: X = self.__add_intercept(X) return self.__sigmoid(np.dot(X, self.theta)) def predict(self, X, threshold=0.5): return self.predict_prob(X) >= threshold # 训练模型 model = LogisticRegressio

def calc_gradient_penalty(self, netD, real_data, fake_data): alpha = torch.rand(1, 1) alpha = alpha.expand(real_data.size()) alpha = alpha.cuda() interpolates = alpha * real_data + ((1 - alpha) * fake_data) interpolates = interpolates.cuda() interpolates = Variable(interpolates, requires_grad=True) disc_interpolates, s = netD.forward(interpolates) s = torch.autograd.Variable(torch.tensor(0.0), requires_grad=True).cuda() gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] if gradients2 is None: return None gradient_penalty = (((gradients1.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) + \ (((gradients2.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) return gradient_penalty def get_loss(self, net,fakeB, realB): self.D_fake, x = net.forward(fakeB.detach()) self.D_fake = self.D_fake.mean() self.D_fake = (self.D_fake + x).mean() # Real self.D_real, x = net.forward(realB) self.D_real = (self.D_real+x).mean() # Combined loss self.loss_D = self.D_fake - self.D_real gradient_penalty = self.calc_gradient_penalty(net, realB.data, fakeB.data) return self.loss_D + gradient_penalty,return self.loss_D + gradient_penalty出现错误:TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'Tensor' and 'NoneType'

def train_step(real_ecg, dim): noise = tf.random.normal(dim) for i in range(disc_steps): with tf.GradientTape() as disc_tape: generated_ecg = generator(noise, training=True) real_output = discriminator(real_ecg, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output) gradients_of_discriminator = disc_tape.gradient(disc_loss, discriminator.trainable_variables) discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.trainable_variables)) ### for tensorboard ### disc_losses.update_state(disc_loss) fake_disc_accuracy.update_state(tf.zeros_like(fake_output), fake_output) real_disc_accuracy.update_state(tf.ones_like(real_output), real_output) ####################### with tf.GradientTape() as gen_tape: generated_ecg = generator(noise, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) gen_loss = generator_loss(fake_output) gradients_of_generator = gen_tape.gradient(gen_loss, generator.trainable_variables) generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_generator, generator.trainable_variables)) ### for tensorboard ### gen_losses.update_state(gen_loss) ####################### def train(dataset, epochs, dim): for epoch in tqdm(range(epochs)): for batch in dataset: train_step(batch, dim) disc_losses_list.append(disc_losses.result().numpy()) gen_losses_list.append(gen_losses.result().numpy()) fake_disc_accuracy_list.append(fake_disc_accuracy.result().numpy()) real_disc_accuracy_list.append(real_disc_accuracy.result().numpy()) ### for tensorboard ### # with disc_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', disc_losses.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('fake_accuracy', fake_disc_accuracy.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('real_accuracy', real_disc_accuracy.result(), step=epoch) # with gen_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', gen_losses.result(), step=epoch) disc_losses.reset_states() gen_losses.reset_states() fake_disc_accuracy.reset_states() real_disc_accuracy.reset_states() ####################### # Save the model every 5 epochs # if (epoch + 1) % 5 == 0: # generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False) # checkpoint.save(file_prefix = checkpoint_prefix) # Generate after the final epoch display.clear_output(wait=True) generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False)

最新推荐

recommend-type

服务器虚拟化部署方案.doc

服务器、电脑、
recommend-type

北京市东城区人民法院服务器项目.doc

服务器、电脑、
recommend-type

VMP技术解析:Handle块优化与壳模板初始化

"这篇学习笔记主要探讨了VMP(Virtual Machine Protect,虚拟机保护)技术在Handle块优化和壳模板初始化方面的应用。作者参考了看雪论坛上的多个资源,包括关于VMP还原、汇编指令的OpCode快速入门以及X86指令编码内幕的相关文章,深入理解VMP的工作原理和技巧。" 在VMP技术中,Handle块是虚拟机执行的关键部分,它包含了用于执行被保护程序的指令序列。在本篇笔记中,作者详细介绍了Handle块的优化过程,包括如何删除不使用的代码段以及如何通过指令变形和等价替换来提高壳模板的安全性。例如,常见的指令优化可能将`jmp`指令替换为`push+retn`或者`lea+jmp`,或者将`lodsbyteptrds:[esi]`优化为`moval,[esi]+addesi,1`等,这些变换旨在混淆原始代码,增加反逆向工程的难度。 在壳模板初始化阶段,作者提到了1.10和1.21两个版本的区别,其中1.21版本增加了`Encodingofap-code`保护,增强了加密效果。在未加密时,代码可能呈现出特定的模式,而加密后,这些模式会被混淆,使分析更加困难。 笔记中还提到,VMP会使用一个名为`ESIResults`的数组来标记Handle块中的指令是否被使用,值为0表示未使用,1表示使用。这为删除不必要的代码提供了依据。此外,通过循环遍历特定的Handle块,并依据某种规律(如`v227&0xFFFFFF00==0xFACE0000`)进行匹配,可以找到需要处理的指令,如`push0xFACE0002`和`movedi,0xFACE0003`,然后将其替换为安全的重定位值或虚拟机上下文。 在结构体使用方面,笔记指出壳模板和用户代码都会通过`Vmp_AllDisassembly`函数进行解析,而且0x8和0x10字段通常都指向相同的结构体。作者还提到了根据`pNtHeader_OptionalHeader.Magic`筛选`ESI_Matching_Array`数组的步骤,这可能是为了进一步确定虚拟机上下文的设置。 这篇笔记深入解析了VMP技术在代码保护中的应用,涉及汇编指令的优化、Handle块的处理以及壳模板的初始化,对于理解反逆向工程技术以及软件保护策略有着重要的参考价值。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【进阶】音频处理基础:使用Librosa

![【进阶】音频处理基础:使用Librosa](https://picx.zhimg.com/80/v2-a39e5c9bff1d920097341591ca8a2dfe_1440w.webp?source=1def8aca) # 2.1 Librosa库的安装和导入 Librosa库是一个用于音频处理的Python库。要安装Librosa库,请在命令行中输入以下命令: ``` pip install librosa ``` 安装完成后,可以通过以下方式导入Librosa库: ```python import librosa ``` 导入Librosa库后,就可以使用其提供的各种函数
recommend-type

python中字典转换成json

在Python中,你可以使用`json`模块将字典转换为JSON格式的字符串。下面是一个简单的示例: ```python import json # 假设我们有一个字典 dict_data = { "name": "John", "age": 30, "city": "New York" } # 使用json.dumps()函数将字典转换为JSON json_string = json.dumps(dict_data) print(json_string) # 输出:{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}
recommend-type

C++ Primer 第四版更新:现代编程风格与标准库

"Cpp Primer第四版中文版(电子版)1" 本书《Cpp Primer》第四版是一本深入浅出介绍C++编程语言的教程,旨在帮助初学者和有经验的程序员掌握现代C++编程技巧。作者在这一版中进行了重大更新,以适应C++语言的发展趋势,特别是强调使用标准库来提高编程效率。书中不再过于关注底层编程技术,而是将重点放在了标准库的运用上。 第四版的主要改动包括: 1. 内容重组:为了反映现代C++编程的最佳实践,书中对语言主题的顺序进行了调整,使得学习路径更加顺畅。 2. 添加辅助学习工具:每章增设了“小结”和“术语”部分,帮助读者回顾和巩固关键概念。此外,重要术语以黑体突出,已熟悉的术语以楷体呈现,以便读者识别。 3. 特殊标注:用特定版式标注关键信息,提醒读者注意语言特性,避免常见错误,强调良好编程习惯,同时提供通用的使用技巧。 4. 前后交叉引用:增加引用以帮助读者理解概念之间的联系。 5. 额外讨论和解释:针对复杂概念和初学者常遇到的问题,进行深入解析。 6. 大量示例:提供丰富的代码示例,所有源代码都可以在线获取,便于读者实践和学习。 本书保留了前几版的核心特色,即以实例教学,通过解释和展示语言特性来帮助读者掌握C++。作者的目标是创作一本清晰、全面、准确的教程,让读者在编写程序的过程中学习C++,同时也展示了如何有效地利用这门语言。 《Cpp Primer》第四版不仅适合C++初学者,也适合想要更新C++知识的老手,它全面覆盖了C++语言的各个方面,包括基础语法、类、模板、STL(Standard Template Library)等,同时引入了现代C++的特性,如智能指针、RAII(Resource Acquisition Is Initialization)、lambda表达式等,使读者能够跟上C++语言的发展步伐,提升编程技能。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【基础】网络编程入门:使用HTTP协议

![【基础】网络编程入门:使用HTTP协议](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/4fbc6b5a6d744a519429654f56ea988e.png) # 1. 网络编程基础** **1.1 网络基础知识** 网络是连接计算机和设备的系统,允许它们交换数据和资源。它由节点(计算机、服务器、路由器等)和连接它们的数据链路组成。网络可以是局域网(LAN)、广域网(WAN)或互联网。 **1.2 TCP/IP协议栈** TCP/IP协议栈是一组通信协议,用于在网络上传输数据。它分为四层: * **链路层:**处理物理连接和数据传输。 * **网络层:
recommend-type

matlab画矢量分布图

在MATLAB中,绘制矢量分布图通常用于可视化二维或三维空间中的向量场,这有助于理解力场、风速、磁场等现象的分布情况。以下是使用MATLAB创建矢量分布图的基本步骤: 1. 准备数据:首先,你需要有一个表示向量场的矩阵,其中每个元素代表一个点的x、y坐标及其对应的矢量分量。 2. 使用`quiver`函数:MATLAB提供了一个内置函数`quiver(x, y, U, V)`,其中`x`和`y`是网格的行和列坐标,`U`和`V`是对应于每个网格点的x和y分量的向量值。 ```matlab [X, Y] = meshgrid(x, y); % 创建网格 quiver(X,