介绍一下julia语言的randn函数

Julia语言的randn函数是一个生成随机数的函数，它可以用来生成指定长度或者维度的正态分布随机数。该函数的实现方式是使用Box-Muller变换，它将均匀分布的随机数转换为正态分布的随机数。

函数的语法如下：

randn([rng=GLOBAL_RNG], [dims...])

其中，rng表示的是随机数生成器，如果不指定的话，默认使用全局的随机数生成器GLOBAL_RNG，dims表示生成的随机数维度。

使用示例：

# 生成10个正态分布的随机数
julia> randn(10)
10-element Array{Float64,1}:
  2.052261187867193  
 -2.443782156932142  
  0.2358650779216411 
 -0.7172763965693618 
 -0.2962925676831525 
 -0.8945112648044302 
  0.7746745332783176 
  1.0230840191108215 
  0.9727833541767599 
 -0.36267921344820524

# 生成3x3的正态分布随机矩阵
julia> randn(3,3)
3×3 Array{Float64,2}:
 -0.0405015   0.5972     1.62878 
  0.773717    2.17425   -1.70222 
 -0.0321619  -0.017038   0.981534

相关问题

Julia Flux.back函数的用法

Julia Flux.back函数用于计算神经网络的反向传播梯度。其用法如下：

back(loss::AbstractArray)

其中，loss为神经网络的损失函数，可以是一个标量或一个向量。

示例：

using Flux
# 构建一个简单的神经网络
model = Chain(Dense(784, 32, relu), Dense(32, 10), softmax)
# 构造训练数据
x = randn(784, 100)
y = rand(1:10, 100)
# 计算损失函数
loss(x, y) = crossentropy(model(x), y)
# 计算梯度
grads = Flux.back(loss(x, y))

Julia 语言写一个卷积神经网络

好的，以下是一个基于Julia语言的卷积神经网络示例：

首先，你需要安装Julia和必要的包，例如Flux, Images等。

然后，我们可以定义一个卷积层函数，如下所示：

using Flux, Images, Statistics

struct ConvLayer
    W::Array{Float32, 4}
    b::Vector{Float32}
    σ::Function
end

function (layer::ConvLayer)(x)
    y = conv4(layer.W, x) .+ layer.b
    return layer.σ.(y)
end

这里我们定义了一个名为ConvLayer的类型，它包含一个权重张量W、一个偏置向量b和一个激活函数σ。接着定义了一个函数，它接收一个输入x并计算卷积层的输出。

接下来，我们可以定义一个池化层函数，如下所示：

using Flux, Images, Statistics

struct PoolLayer
    f::Function
end

function (layer::PoolLayer)(x)
    return layer.f(x)
end

这里我们定义了一个名为PoolLayer的类型，它包含一个池化函数f。接着定义了一个函数，它接收一个输入x并计算池化层的输出。

最后，我们可以使用这些层来构建卷积神经网络模型。例如，我们可以定义一个简单的示例来对手写数字进行分类，如下所示：

using Flux, Images, Statistics

# 加载MNIST数据集
train_data, test_data = Flux.Data.MNIST.traindata(), Flux.Data.MNIST.testdata()

# 定义卷积神经网络模型
model = Chain(
    ConvLayer(randn(Float32, 5, 5, 1, 32), zeros(32), relu),
    PoolLayer(maxpool, (2, 2)),
    ConvLayer(randn(Float32, 5, 5, 32, 64), zeros(64), relu),
    PoolLayer(maxpool, (2, 2)),
    x -> reshape(x, :, size(x, 4)),
    Dense(7 * 7 * 64, 256, relu),
    Dense(256, 10),
    softmax,
)

# 定义损失函数和优化器
loss(x, y) = Flux.crossentropy(model(x), y)
opt = Flux.Optimiser(0.01)

# 训练模型
for i in 1:10
    Flux.train!(loss, params(model), train_data, opt)
end

# 测试模型
accuracy(x, y) = mean(onecold(model(x)) .== onecold(y))
println("Accuracy: ", accuracy(test_data) * 100, "%")

在这个示例中，我们首先加载了MNIST数据集，然后定义了一个包含两个卷积层、两个池化层和两个全连接层的卷积神经网络模型。接着定义了损失函数和优化器，并使用训练数据对模型进行了训练。最后，我们使用测试数据对模型进行了测试，并输出了模型的准确率。