np.array(hidden_layers_weights[i]).dot(inputs)
时间: 2024-06-06 10:05:43 浏览: 7
这段代码是在进行神经网络的前向传播计算,其中`hidden_layers_weights`是一个列表,保存了每一层的权重矩阵。`i`表示当前所在的层,`inputs`是输入的特征向量。这行代码的作用是将输入向量`inputs`和当前层的权重矩阵相乘,得到该层的输出向量,并将其作为下一层的输入向量进行计算。`np.array()`是将列表转换为NumPy数组,`.dot()`是进行矩阵乘法运算。
相关问题
hidden_layers_weights.append(np.random.randn(n_hidden_layers[0],n_inputs)*0.01)
这行代码是在神经网络模型中初始化第一层隐藏层的权重,其中:
- `hidden_layers_weights` 是一个列表,存储每一层隐藏层的权重矩阵;
- `n_hidden_layers[0]` 是隐藏层的神经元数量;
- `n_inputs` 是输入层的神经元数量;
- `np.random.randn(n_hidden_layers[0],n_inputs)` 生成一个形状为 `(n_hidden_layers[0],n_inputs)` 的随机矩阵,每个元素都是从标准正态分布中随机采样得到的;
- `*0.01` 是对生成的随机矩阵进行缩放,使其接近于 0。
因此,这行代码的作用是在神经网络模型中初始化第一层隐藏层的权重矩阵,并将其存储在 `hidden_layers_weights` 列表的第一个元素中。
error.append(function_vector(np.array(train_inputs[len(train_inputs)-1-i]))* hidden_layers_weights[len(train_outputs)-i].T.dot(error[i-1]))
这段代码中有一个错误,应该是 `train_outputs` 而不是 `train_inputs`。修改后的代码如下:
```
error.append(function_vector(np.array(train_outputs[len(train_outputs)-1-i]))* hidden_layers_weights[len(train_outputs)-i].T.dot(error[i-1]))
```
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)