使用定义函数形式,定义一个KAN模型,要求输入为2个维度,中间层有两层,输出层为3个维度,给出全部代码
时间: 2024-09-10 11:09:42 浏览: 23
要实现一个具有2个输入维度、2层中间层和3个输出维度的KAN模型,我们可以使用定义函数的形式,假设每一层都是线性变换加上非线性激活。这里我们使用矩阵乘法和Sigmoid激活函数作为示例[^1]。请注意,实际应用中可能需要更复杂的结构和激活函数。
```python
import numpy as np
# 定义内部函数,矩阵计算带参数
def matrix_function(input_data, weights):
activation_matrix = np.dot(input_data, weights)
return activation_matrix
# KAN层定义
def kan_layer(inputs, layer_weights, activation='sigmoid'):
if activation == 'sigmoid':
return sigmoid(matrix_function(inputs, layer_weights))
else:
raise ValueError(f"Unsupported activation function: {activation}")
# Sigmoid激活函数
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
# 建立2层KAN模型
input_size = 2
hidden_units_1 = 2 * input_size + 1
hidden_units_2 = hidden_units_1 + 1
output_size = 3
# 初始化权重矩阵
weights_1 = np.random.randn(input_size, hidden_units_1)
weights_2 = np.random.randn(hidden_units_1, hidden_units_2)
output_weights = np.random.randn(hidden_units_2, output_size)
# 输入样本
example_input = np.array([[1], [2]])
# 第一层KAN
hidden_layer_1 = kan_layer(example_input, weights_1)
print(f"First layer output: \n{hidden_layer_1}")
# 第二层KAN
hidden_layer_2 = kan_layer(hidden_layer_1, weights_2)
print(f"Second layer output: \n{hidden_layer_2}")
# 输出层
output = kan_layer(hidden_layer_2, output_weights)
print(f"Output: \n{output}")
```