在julia中不使用Flux构建只有一层隐含层的神经网络的完整代码
时间: 2024-03-18 10:39:44 浏览: 13
完整代码如下:
```julia
# 导入包
using LinearAlgebra
# 数据准备
input_dim = 10
hidden_dim = 5
output_dim = 2
x_train = rand(input_dim, 100)
y_train = rand(output_dim, 100)
# 初始化网络参数
W1 = rand(hidden_dim, input_dim)
b1 = rand(hidden_dim)
W2 = rand(output_dim, hidden_dim)
b2 = rand(output_dim)
# 定义模型
function predict(x)
z1 = W1 * x .+ b1
a1 = max.(0, z1)
z2 = W2 * a1 .+ b2
y_hat = softmax(z2)
return y_hat
end
# 定义损失函数
function loss(x, y)
y_hat = predict(x)
return -sum(y .* log.(y_hat))
end
# 定义优化器
function update!(lr)
grad_W1, grad_b1, grad_W2, grad_b2 = gradient(() -> loss(x_train, y_train), W1, b1, W2, b2)
W1 -= lr * grad_W1
b1 -= lr * grad_b1
W2 -= lr * grad_W2
b2 -= lr * grad_b2
end
# 训练模型
for i = 1:1000
update!(0.1)
end
```
其中,`W1`、`b1`、`W2`、`b2` 分别表示隐含层的权重、偏置和输出层的权重、偏置;`predict()` 函数表示模型的预测函数,使用了 ReLU 激活函数和 Softmax 输出层;`loss()` 函数表示损失函数,使用了交叉熵损失;`update!()` 函数表示优化器,使用了梯度下降算法更新网络参数;最后通过循环迭代进行模型训练。