参照outputOutput = w2'*hiddenOutput+b2; outputOutput = ActivationFunction(outputoutput);写hidden(j,:) = hiddenOutput(j,:) =

时间: 2024-09-10 07:30:02 浏览: 31
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VM+W2K3+MSCS+ORA9双机安装配置要点（release）

这段代码中涉及到的是神经网络的前向传播阶段。`hidden(j,:)` 表示当前隐藏层中第 `j` 个神经元的线性组合结果，它是通过将输入特征向量乘以权重矩阵 `wl` 的对应列，再加上偏置项 `bl` 得到的。这个表达式可以写作： ```matlab hidden(j,:) = wl(:,j)' * input(:,m) + bl(j); ``` 其中 `input(:,m)` 表示训练样本的第 `m` 个特征向量，`wl(:,j)` 是权重矩阵的第 `j` 列。 接下来，`hiddenOutput(j,:)` 是对 `hidden(j,:)` 应用激活函数后的结果。激活函数通常用于引入非线性，常见的激活函数有 sigmoid、ReLU 等，例如如果是 sigmoid 激活函数： ```matlab hiddenOutput(j,:) = ActivationFunction(hidden(j,:)); ``` 这里 `ActivationFunction` 可能是指像 `sigmoid` 或 `relu` 函数，它会根据隐藏层的输入值计算出非线性的输出值。 举个例子，如果使用 Sigmoid 函数，`hiddenOutput(j,:)` 就会计算为 `(1 / (1 + exp(-hidden(j,:))))`。
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d = 3 # 输入节点个数 l = 1 # 输出节点个数 q = 2 * d + 1隐藏层公式改成ReLU怎么改

self.w2 = np.random.randn(self.hidden_nodes, self.output_nodes) self.b2 = np.zeros((1, self.output_nodes)) def forward(self, X): self.z1 = np.dot(X, self.w1) + self.b1 self.a1 = relu(self.z1) # ...

简化function error = fitness(x) %该函数用来计算适应度值 load data inputnum hiddennum outputnum net inputn outputn inputn_test outputps output_test %提取 w1=x(1:inputnum*hiddennum);%取到输入层与隐含层连接的权值 B1=x(inputnum*hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum);%隐含层神经元阈值 w2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum);%取到隐含层与输出层连接的权值 B2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum);%输出层神经元阈值 net.trainParam.showWindow=0; %隐藏仿真界面 %网络权值赋值 net.iw{1,1}=reshape(w1,hiddennum,inputnum);%将w1由1行inputnum*hiddennum列转为hiddennum行inputnum列的二维矩阵 net.lw{2,1}=reshape(w2,outputnum,hiddennum);%更改矩阵的保存格式 net.b{1}=reshape(B1,hiddennum,1);%1行hiddennum列，为隐含层的神经元阈值 net.b{2}=reshape(B2,outputnum,1); %网络训练 net=train(net,inputn,outputn); an=sim(net,inputn_test); test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps); error=mse(output_test,test_simu);

这段代码是一个用来计算神经网络适应度值的函数。其中涉及到了一些神经网络的基本概念，比如输入层、隐含层、输出层、权值、阈值等。该函数的输入参数是一组权值和阈值，其中包括输入层与隐含层连接的权值、隐含层...

d = 3 # 输入节点个数 l = 1 # 输出节点个数 q = 2 * d + 1 # 隐层个数,采用经验公式2d+1隐藏层公式改成Leaky ReLU怎么改

self.w2 = np.random.randn(self.hidden_nodes, self.output_nodes) self.b2 = np.zeros((1, self.output_nodes)) def forward(self, X): self.z1 = np.dot(X, self.w1) + self.b1 self.a1 = leaky_relu(self....
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function g = bfilt_gray(f,r,a,b) % f灰度图；r滤波半径；a全局方差；b局部方差 [x,y] = meshgrid(-r:r); w1 = exp(-(x.^2+y.^2)/(2*a^2)); f = tofloat(f);%f = im2double(f); h = waitbar(0,'Applying bilateral filter...'); set(h,'Name','Bilateral Filter Progress'); [m,n] = size(f); f_temp = padarray(f,[r r],'symmetric'); g = zeros(m,n); for i = r+1:m+r for j = r+1:n+r temp = f_temp(i-r:i+r,j-r:j+r); w2 = exp(-(temp-f(i-r,j-r)).^2/(2*b^2)); w = w1.*w2; s = temp.*w; g(i-r,j-r) = sum(s(:))/sum(w(:)); end waitbar((i-r)/m); end

This appears to be a MATLAB function definition for a bilateral filter applied to a grayscale image. The function takes in four arguments: the grayscale image (f), the filter radius (r), the global ...

class TwoLayerNet: def __init__(self, input_size, hidden_size1,hidden_size2, output_size, weight_init_std=0.01): # 初始化权重 self.params = {} self.params['W1'] = weight_init_std * \ np.random.randn(input_size, hidden_size1) self.params['b1'] = np.zeros(hidden_size1) self.params['W2'] = weight_init_std * \ np.random.randn(hidden_size1, hidden_size2) self.params['b2'] = np.zeros(hidden_size2) self.params['W3'] = weight_init_std * \ np.random.randn(hidden_size2, output_size) self.params['b3'] = np.zeros(output_size) self.params['ConVW1']=0.4*np.random.normal(0,1,size=150).reshape(6,5,5,1).transpose(0, 3, 1, 2) self.params['ConVW2']=0.25*np.random.normal(0,1,size=2400).reshape(16,6,5,5) self.params['ConVB1']=np.zeros(6) self.params['ConVB2']=np.zeros(16)

权重W1和W2是通过随机生成服从高斯分布的数值来初始化的，而偏置b1和b2则被初始化为全零。然后，还定义了一些卷积层的参数，包括卷积权重和偏置。卷积权重ConVW1和ConVW2也是通过随机生成服从高斯分布的数值来初始化...

xa=0.23,xb=0.82，w1=0.1,w2=0.5,w3=0.4,w4=0.3，zc=xaw1+xbw2，yc=Sigmoid(zc)， yd=Sigmoid(xaw2+xbw4)，w5=0.2,w6=0.6，yf=Sigmoid(ycw5+ydw6)，写matlab代码，Compute mean square error E =(1 − yf)^2/2, 1 is the desired output

Finally, we calculate the predicted output yf using the intermediate values and the weights w5 and w6, and then compute the mean square error E using the desired output value of 1 and the value of yf...

import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # 定义RBF神经网络的类 class RBFNetwork(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RBFNetwork, self).__init__() # 初始化输入层，隐含层，输出层的节点数 self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size # 初始化权重矩阵和偏置向量 self.W1 = nn.Parameter(torch.randn(input_size, hidden_size)) # 输入层到隐含层的权重矩阵 self.b1 = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size)) # 隐含层的偏置向量 self.W2 = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size, output_size)) # 隐含层到输出层的权重矩阵 self.b2 = nn.Parameter(torch.randn(output_size)) # 输出层的偏置向量 def forward(self,x): # 前向传播过程 x = torch.from_numpy(x).float() # 将输入向量转换为张量 x = x.view(-1, self.input_size) # 调整输入向量的形状，使其与权重矩阵相匹配 h = torch.exp(-torch.cdist(x, self.W1.t()) + self.b1) # 计算隐含层的输出值，使用高斯径向基函数作为激活函数 y = F.linear(h, self.W2.t(), self.b2) # 计算输出层的输出值，使用线性函数作为激活函数 return y #定义pid控制器 class Pid(): def __init__(self, exp_val, kp, ki, kd): self.KP = kp self.KI = ki self.KD = kd self.exp_val = exp_val self.now_val = 0 self.sum_err = 0 self.now_err = 0 self.last_err = 0 def cmd_pid(self): self.last_err = self.now_err self.now_err = self.exp_val - self.now_val self.sum_err += self.now_err self.now_val = self.KP * (self.exp_val - self.now_val) \ + self.KI * self.sum_err + self.KD * (self.now_err - self.last_err) return self.now_val def err_pid(self): self.last_err = self.now_err self.now_err = self.exp_val - self.now_val self.sum_err += self.now_err self.p_err = self.exp_val - self.now_val self.i_err = self.sum_err self.d_err = self.now_err - self.last_err self.now_val = self.KP * (self.exp_val - self.now_val) \ + self.KI * self.sum_err + self.KD * (self.now_err - self.last_err) return self.p_err, self.i_err, self.d_err rbf_net = RBFNetwork(3,10,4) pid_val = [] #对pid进行初始化，目标值是1000 ，p=0.1 ，i=0.15, d=0.1 A_Pid = Pid(1000, 0.1, 0.1, 0.1) # 然后循环100次把数存进数组中去 for i in range(0, 100): input_vector = np.array(A_Pid.err_pid()) output_vector = rbf_net(input_vector) output_vector = output_vector.reshape(4,1) A_Pid = Pid(1000, output_vector[0], output_vector[1], output_vector[2]) pid_val.append(A_Pid.cmd_pid())

这段代码看起来是一个使用 RBF 神经网络实现 PID 控制的例子。其中，RBF 神经网络的参数由 RBFNetwork 类来定义，PID 控制器由 Pid 类来定义。在主函数中，先对 PID 控制器进行初始化，然后循环 100 次，每次将 ...

res = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); % temp = randperm(102); % input=res(temp(1: 80), 2: 6)'; input=res((1: 120), 2: 6)'; output=res((1: 120), 10 :11)'; input_train = input(1:80); output_train =output(1:80); input_test = input(80:100); output_test =output(80:100); %节点个数 inputnum=3; hiddennum=10;outputnum=2; [inputn,inputps]=mapminmax(input_train,-1,1); [outputn,outputps]=mapminmax(output_train,-1,1); net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm'); W1= net. iw{1, 1}; B1 = net.b{1}; W2 = net.lw{2,1};%中间层到输出层的权值 B2 = net. b{2};net.trainParam.epochs=15000; net.trainParam.lr=0.001; % 学习速率，这里设置为0.01 net.trainParam.goal=0.01; net=train(net,inputn,outputn);inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);an=sim(net,inputn_test); test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps);error=test_simu-output_test; figure('units','normalized','position',[0.119 0.2 0.38 0.5]) plot(output_test/100,'bo-') hold on plot(test_simu/101,'r*-') hold on % plot(error,'square','MarkerFaceColor','b') % legend('理论位姿','期望位姿','误差') legend('理论位姿','期望位姿') xlabel('数据组数') ylabel('样本值') % title('BP神经网络测试集的预测值与实际值对比图') an = mapminmax('reverse', an, outputps); output_test = mapminmax('reverse', output_test, outputps); % 将真实结果反归一化 figure; plot(output_test(1,:), 'b-o'); hold on; plot(an(1,:), 'r-*'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果'); [c,l]=size(output_test);帮我绘制神经网络结构图中的输入层的神经元个数为3

[outputn, outputps] = mapminmax(output, -1, 1); input_train = input(1:80); output_train = output(1:80); input_test = input(80:100); output_test = output(80:100); % 训练神经网络 net = train(net, input...

res = xlsread('补偿.xlsx'); % temp = randperm(102); % input=res(temp(1: 20), 2: 6)'; input=res((1: 20), 7: 12)'; output=res((1: 20), 2 :4)'; %载入输出数据 %% input_train = input(1:15); output_train =output(1:15); input_test = input(5:25); output_test =output(5:25); inputnum=3; hiddennum=10;outputnum=2; [inputn,inputps]=mapminmax(input_train,-1,1);%归一化到[-1,1]之间，inputps [outputn,outputps]=mapminmax(output_train,-1,1); net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm'); W1= net. iw{1, 1};%输入层到中间层的权值 B1 = net.b{1};W2 = net.lw{2,1}; B2 = net. b{2}; net.trainParam.epochs=2000; net.trainParam.lr=0.0001; net.trainParam.goal=0.001; net=train(net,inputn,outputn);inputn,outputn inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);an=sim(net,inputn_test); test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps); error=test_simu-output_test;figure('units','normalized','position',[0.119 0.2 0.38 0.5]) plot(output_test/70,'bo-') hold on plot(test_simu/70,'r*-') hold on % plot(error,'square','MarkerFaceColor','b') % legend('理论位姿','期望位姿','误差') legend('理论位姿','期望位姿') xlabel('数据组数') ylabel('样本值') % title('BP神经网络测试集的预测值与实际值对比图') an = mapminmax('reverse', an, outputps); % 将预测结果反归一化 output_test = mapminmax('reverse', output_test, outputps); % 将真实结果反归一化 figure; plot(output_test(1,:), 'b-o'); hold on; plot(an(1,:), 'r-'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');这段代码帮我修改一下更能体现BP补偿算法

[output_train_norm, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 构建BP神经网络 input_num = size(input_train_norm, 1); hidden_num = 10; output_num = size(output_train_norm, 1); net = newff(input_...

利用Python编程实现含有一个神经元的简单神经网络。 [1]初始化权重值和偏置：w1 = 0, w2 = 1，b = 2； [2]使用S型激活函数: f(x) = 1 / (1 + e^(-x))； [3]输入x1=4,x2=5，输出经过激活单元处理后的值。

w2 = 1 b = 2 # 定义S型激活函数 def sigmoid(x): return 1 / (1 + math.exp(-x)) # 输入x1=4,x2=5 x1 = 4 x2 = 5 # 计算加权和 z = w1 * x1 + w2 * x2 + b # 经过激活函数处理后的输出值 output = sigmoid(z) ...

def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, weight_init_std = 0.01): # 重みの初期化 self.params = {} self.params['W1'] = weight_init_std * np.random.randn(input_size, hidden_size) self.params['b1'] = np.zeros(hidden_size) self.params['W2'] = weight_init_std * np.random.randn(hidden_size, output_size) self.params['b2'] = np.zeros(output_size) # レイヤの生成 self.layers = OrderedDict() self.layers['Affine1'] = Affine(self.params['W1'], self.params['b1']) self.layers['Relu1'] = Relu() self.layers['Affine2'] = Affine(self.params['W2'], self.params['b2']) self.lastLayer = SoftmaxWithLoss()

其中input_size表示输入层的大小，hidden_size表示隐藏层的大小，output_size表示输出层的大小。weight_init_std是权重的标准差，用于控制初始化的范围。 接下来，我们创建了神经网络的层次结构，使用了有序字典...

res = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx');input=res((1: 120), 2: 6)'; %载入输入数据 output=res((1: 120), 7 :9)'; %载入输出数据input_这段代码的预测结果为什么都是0train = input(1:80); outest_simu=mapminmax('reverse',an,outputps); tput_train =output(1:80); input_test = input(80:100); output_test =output(80:100); %节点个数 inputnum=3; % 输入层节点数量 hiddennum=10;% 隐含层节点数量 outputnum=2; % 输出层节点数量[inputn,inputps]=mapminmax(input_train,-1,1);%归一化到[-1,1]之间，inputps用来作下一次同样的归一化 [outputn,outputps]=mapminmax(output_train,-1,1);net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm');% 建立模型，传递函数使用purelin，采用梯度下降法训练 W1= net. iw{1, 1};%输入层到中间层的权值 B1 = net.b{1};%中间各层神经元阈值 W2 = net.lw{2,1};%中间层到输出层的权值 B2 = net. b{2};%输出层各神经元阈值net.trainParam.epochs=15000; net.trainParam.lr=0.01; net.trainParam.goal=0.0001; net=train(net,inputn,outputn);inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);an=sim(net,inputn_test);error=test_simu-output_test; figure('units','normalized','position',[0.119 0.2 0.38 0.5]) plot(output_test,'bo-') hold on plot(test_simu,'r*-') hold on.an = mapminmax('reverse', an, outputps); % 将预测结果反归一化 output_test = mapminmax('reverse', output_test, outputps); % 将真实结果反归一化 figure; plot(output_test(1,:), 'b-o'); hold on; plot(an(1,:), 'r-*'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');

predicted_output = mapminmax('reverse', predicted_output_normalized, outputps); 需要注意的是，在进行预测之前，需要先对输入数据进行归一化处理，然后再使用训练好的模型进行预测，最后将预测结果反归一...

module FullAdder(input a, input b, input cin, output sum, output cout); wire w1, w2, w3; HalfAdder HA1(a, b, w1, w2); HalfAdder HA2(w1, cin, sum, w3); assign cout = w2 | w3; endmodule补全以上代码

module FullAdder(input a, input b, input cin, output sum, output cout); wire w1, w2, w3; HalfAdder HA1(a, b, w1, w2); HalfAdder HA2(w1, cin, sum, w3); assign cout = w2 | w3; endmodule module...

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Angular插件增强Application Insights JavaScript SDK功能

资源摘要信息:"Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件" 知识点详细说明： 1. 插件用途与功能： Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件主要用途在于增强Application Insights的Javascript SDK在Angular应用程序中的功能性。通过使用该插件，开发者可以轻松地在Angular项目中实现对特定事件的监控和数据收集，其中包括： - 跟踪路由器更改：插件能够检测和报告Angular路由的变化事件，有助于开发者理解用户如何与应用程序的导航功能互动。 - 跟踪未捕获的异常：该插件可以捕获并记录所有在Angular应用中未被捕获的异常，从而帮助开发团队快速定位和解决生产环境中的问题。 2. 兼容性问题： 在使用Angular插件时，必须注意其与es3不兼容的限制。es3（ECMAScript 3）是一种较旧的JavaScript标准，已广泛被es5及更新的标准所替代。因此，当开发Angular应用时，需要确保项目使用的是兼容现代JavaScript标准的构建配置。 3. 安装与入门： 要开始使用Application Insights Angular插件，开发者需要遵循几个简单的步骤： - 首先，通过npm（Node.js的包管理器）安装Application Insights Angular插件包。具体命令为：npm install @microsoft/applicationinsights-angularplugin-js。 - 接下来，开发者需要在Angular应用的适当组件或服务中设置Application Insights实例。这一过程涉及到了导入相关的类和方法，并根据Application Insights的官方文档进行配置。 4. 基本用法示例： 文档中提到的“基本用法”部分给出的示例代码展示了如何在Angular应用中设置Application Insights实例。示例中首先通过import语句引入了Angular框架的Component装饰器以及Application Insights的类。然后，通过Component装饰器定义了一个Angular组件，这个组件是应用的一个基本单元，负责处理视图和用户交互。在组件类中，开发者可以设置Application Insights的实例，并将插件添加到实例中，从而启用特定的功能。 5. TypeScript标签的含义： TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了类型系统和一些其他特性，以帮助开发更大型的JavaScript应用。使用TypeScript可以提高代码的可读性和可维护性，并且可以利用TypeScript提供的强类型特性来在编译阶段就发现潜在的错误。文档中提到的标签"TypeScript"强调了该插件及其示例代码是用TypeScript编写的，因此在实际应用中也需要以TypeScript来开发和维护。 6. 压缩包子文件的文件名称列表： 在实际的项目部署中，可能会用到压缩包子文件（通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件）。在本例中，"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中，开发者需要确保引用了正确的文件，以便将插件的功能正确地集成到项目中。 总结而言，Application Insights Angular插件是为了加强在Angular应用中使用Application Insights Javascript SDK的能力，帮助开发者更好地监控和分析应用的运行情况。通过使用该插件，可以跟踪路由器更改和未捕获异常等关键信息。安装与配置过程简单明了，但是需要注意兼容性问题以及正确引用文件，以确保插件能够顺利工作。