解释if not clamped or self.zoomClamp is False:
时间: 2024-06-03 20:12:10 浏览: 55
这段代码用于检查缩放是否被限制(clamped),如果没有被限制或者self.zoomClamp为False,则执行下面的代码。具体解释如下:
- `not clamped`:检查变量clamped是否为False,如果为False,则表示缩放没有被限制。
- `self.zoomClamp is False`:检查变量self.zoomClamp是否为False,如果为False,则表示缩放没有被限制。
- `if not clamped or self.zoomClamp is False:`:判断上述两个条件中是否有任意一个为True,如果为True,则表示缩放没有被限制或者self.zoomClamp为False,进入下面的代码块。
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def sigmoid(z): return 1.0/(1.0+math.exp(-z)) # random number def random_clamped(): return random.random()*2-1 # "神经元" class Neuron(): def __init__(self): self.biase = 0 self.weights = [] def init_weights(self, n): self.weights = [] for i in range(n): self.weights.append(random_clamped()) def __repr__(self): return 'Neuron weight size:{} biase value:{}'.format(len(self.weights), self.biase) # 层 class Layer(): def __init__(self, index): self.index = index self.neurons = [] def init_neurons(self, n_neuron, n_input): self.neurons = [] for i in range(n_neuron): neuron = Neuron() neuron.init_weights(n_input) self.neurons.append(neuron) def __repr__(self): return 'Layer ID:{} Layer neuron size:{}'.format(self.index, len(self.neurons)) 翻译
这是一个神经网络的 Python 代码。该代码定义了 sigmoid 函数、神经元类(Neuron)、神经元层类(Layer)等。
sigmoid(z) 函数用于计算 sigmoid 函数的值,sigmoid 函数常用于神经网络中,用于将输入数据转换为 0 到 1 之间的输出值。
random_clamped() 函数用于生成一个随机的浮点数,其取值范围在 -1 到 1 之间。
Neuron 类代表神经网络中的一个神经元,其包含一个偏置值(biase)和多个权重值(weights)。该类的 init_weights() 方法用于初始化权重值,其中 n 参数表示权重值的数量。
Layer 类代表神经网络中的一层神经元,其包含多个神经元(neurons)。该类的 init_neurons() 方法用于初始化神经元,其中 n_neuron 和 n_input 分别表示该层神经元的数量和每个神经元的输入数量。
最后,__repr__() 方法用于打印神经元和神经元层的信息。
def generate_next_generation(self): nexts = [] for i in range(round(elitism*population)): if len(nexts) < population: nexts.append(self.genomes[i].network_weights) for i in range(round(random_behaviour*population)): n = self.genomes[0].network_weights for k in range(len(n['weights'])): n['weights'][k] = random_clamped() if len(nexts) < population: nexts.append(n) max_n = 0 while True: for i in range(max_n): childs = self.breed(self.genomes[i], self.genomes[max_n], n_child if n_child > 0 else 1) for c in range(len(childs)): nexts.append(childs[c].network_weights) if len(nexts) >= population: return nexts max_n += 1 if max_n >= len(self.genomes)-1: max_n = 0
这段代码实现了生成下一代基因组的方法 generate_next_generation。在遗传算法中,每一代的基因组都需要通过选择、交叉和变异等操作生成下一代。具体来说,该方法实现了以下几个步骤:
1. 对于当前代的前 elitism*population 个基因组,直接将其神经网络权重添加到下一代中,以保留当前代中得分最高的基因组。
2. 对于当前代的前 random_behaviour*population 个基因组,采用随机权重的方式生成新的基因组,并添加到下一代中。
3. 对于当前代中的其他基因组,随机选择其中两个进行交叉和变异操作,生成 n_child 个新基因组,并添加到下一代中。
4. 如果下一代中的基因组数量达到了预期的数量 population,则返回生成的基因组列表;否则,继续进行第三步操作并不断尝试生成新的基因组,直到达到预期数量为止。
需要注意的是,该方法中的 elitism、random_behaviour、n_child 等参数均为遗传算法中的超参数,需要根据实际情况进行调整。