有一阶跃函数:y={■(-1@0@1)■((x<0)@(x=0)@(x>0))┤ 编一程序,输入一个x值,要求输出相应的y值。用Java

时间: 2024-09-18 13:09:00 浏览: 35
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神经网络背后的数学:第1部分-Rosenblatt Perceptron

在Java中,你可以编写一个简单的程序来实现这个一阶跃函数。这里我们使用`Math.signum()`函数,它会返回一个整数,表示输入数的符号(-1、0或1)。然后我们可以根据这个符号来确定y值。以下是示例代码: ```java import java.util.Scanner; public class StepFunction { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); System.out.print("请输入一个x值:"); double x = scanner.nextDouble(); // 获取用户输入 // 根据x的符号计算y值 double y; if (x < 0) { y = -1; // 当x为负时,y为-1 } else if (x == 0) { y = 0; // 当x等于0时,y为0 } else { y = 1; // 当x为正时,y为1 } System.out.printf("对应的y值是:%f\n", y); // 输出结果 } } ``` 这个程序会先提示用户输入x值,然后根据输入的值计算出y值,并打印出来。
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from scipy.io import loadmat import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import sys, os import pickle from mnist import load_mnist # 函数定义和画图 # 例子:定义step函数以及画图 def step_function(x): y=x>0 return np.array(y,int) def show_step(x): y=step_function(x) plt.plot(x,y,label='step function') plt.legend(loc="best") x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1) show_step(x) ''' 1. 根据阶跃函数step_function的例子,写出sigmoide和Relu函数的定义并画图。 ''' ''' 2. 定义softmax函数,根据输入x=[0.3,2.9,4.0],给出softmax函数的输出,并对输出结果求和。 ''' #获取mnist数据 def get_data(): (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False) return x_train,t_train,x_test, t_test #c初始化网络结构,network是字典,保存每一层网络参数W和b def init_network(): with open("sample_weight.pkl", 'rb') as f: network = pickle.load(f) return network #字典 ''' 3. 调用get_data和init_network函数, 输出x_train, t_train,x_test,t_test,以及network中每层参数的shape(一共三层) ''' ''' 4. 定义predict函数,进行手写数字的识别。 识别方法: 假设输入手写数字图像为x,维数为784(28*28的图像拉成一维向量), 第一层网络权值为W1(维数784, 50),b1(维数为50),第一层网络输出:z1=sigmoid(x*W1+b2)。 第二层网络权值为W2(维数50, 100),b2(维数为100),第二层网络输出:z2=sigmoid(z1*W2+b2)。 第三层网络权值为W3(维数100, 10),b3(维数为10),第三层网络输出(即识别结果):p=softmax(z2*W3+b3), p是向量,维数为10(类别数),表示图像x属于每一个类别的概率, 例如p=[0, 0, 0.95, 0.05, 0, 0, 0, 0, 0, 0],表示x属于第三类(数字2)的概率为0.95, 属于第四类(数字3)的概率为0.05,属于其他类别的概率为0. 由于x属于第三类的概率最大,因此,x属于第三类。 ''' ''' 5. 进行手写数字识别分类准确度的计算(总体分类精度),输出分类准确度。 例如测试数据数量为100,其中正确分类的数量为92,那么分类精度=92/100=0.92。 '''

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