self.weights1 = nn.Parameter(self.scale * torch.rand(in_channels, out_channels, self.modes1, self.modes2, dtype=torch.cfloat))
时间: 2024-06-04 16:07:32 浏览: 6
这行代码是在一个类的构造函数中定义了一个可训练参数 `weights1`,它的形状为 `(in_channels, out_channels, self.modes1, self.modes2)`,数据类型为复数,初始化时每个元素随机生成在 $[0, \text{scale}]$ 的范围内。其中 `in_channels` 和 `out_channels` 分别表示输入通道数和输出通道数,`self.modes1` 和 `self.modes2` 是两个超参数,表示张量分解后的两个维度的大小。这行代码的目的是为了构建一个张量分解后的权重矩阵,以便在神经网络中使用。
相关问题
self.weights1 = np.random.randn(self.input_dim, self.hidden_dim)
这行代码是在一个神经网络类中的初始化函数中,用于初始化第一层权重矩阵。其中,self.input_dim表示输入数据的维度,self.hidden_dim表示隐藏层的维度。np.random.randn是numpy库中的函数,用于生成一个指定维度的随机矩阵,其元素服从标准正态分布(均值为0,方差为1)。这一行代码的作用是将第一层权重矩阵初始化为一个随机的、符合标准正态分布的矩阵,以便在训练神经网络时进行优化更新。
class NeuralNetwork: def init(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.output_dim = output_dim self.weights1 = np.random.randn(input_dim, hidden_dim) self.bias1 = np.zeros((1, hidden_dim)) self.weights2 = np.random.randn(hidden_dim, output_dim) self.bias2 = np.zeros((1, output_dim)) def relu(self, x): return np.maximum(0, x) def relu_derivative(self, x): return np.where(x >= 0, 1, 0) def forward(self, x): self.z1 = np.dot(x, self.weights1) + self.bias1 self.a1 = self.relu(self.z1) self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2 self.y_hat = self.z2 return self.y_hat def backward(self, x, y, learning_rate): error = self.y_hat - y delta2 = error delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2) grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) grad_weights1 = np.dot(x.T, delta1) grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0) self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1 根据代码加上损失函数和优化
函数,可以将这个神经网络变为完整的模型。一种常见的损失函数是均方误差(Mean Squared Error),可以用于回归问题:
```python
class NeuralNetwork:
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
self.input_dim = input_dim
self.hidden_dim = hidden_dim
self.output_dim = output_dim
self.weights1 = np.random.randn(input_dim, hidden_dim)
self.bias1 = np.zeros((1, hidden_dim))
self.weights2 = np.random.randn(hidden_dim, output_dim)
self.bias2 = np.zeros((1, output_dim))
def relu(self, x):
return np.maximum(0, x)
def relu_derivative(self, x):
return np.where(x >= 0, 1, 0)
def forward(self, x):
self.z1 = np.dot(x, self.weights1) + self.bias1
self.a1 = self.relu(self.z1)
self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2
self.y_hat = self.z2
return self.y_hat
def backward(self, x, y, learning_rate):
error = self.y_hat - y
delta2 = error
delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1)
grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2)
grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True)
grad_weights1 = np.dot(x.T, delta1)
grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0)
self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2
self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2
self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1
self.bias1 -= learning_rate * grad_bias1
def mse_loss(self, y, y_hat):
return np.mean((y - y_hat)**2)
def sgd_optimizer(self, x, y, learning_rate):
y_hat = self.forward(x)
loss = self.mse_loss(y, y_hat)
self.backward(x, y, learning_rate)
return loss
```
在这个模型中,我们添加了 `mse_loss` 函数,用于计算均方误差,同时添加了 `sgd_optimizer` 函数,用于执行随机梯度下降优化算法。在每次迭代中,我们计算预测值 `y_hat`,然后计算损失值并执行反向传播算法更新神经网络的权重和偏置。最后,我们返回损失值作为当前迭代的结果。根据需要,我们可以使用其他损失函数和优化器来训练这个神经网络。
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