用python写一个rnn代码,要求体现每一步公式,输入为正弦函数的值,每一步完成后都输出结果图
时间: 2024-02-13 16:00:03 浏览: 92
好的,以下是一个完整的 RNN 代码实现,包括每一步公式的计算和输出结果图的绘制:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义 RNN 参数
input_size = 1
hidden_size = 16
output_size = 1
# 初始化权重和偏置
Wxh = np.random.randn(hidden_size, input_size) * 0.01
Whh = np.random.randn(hidden_size, hidden_size) * 0.01
Why = np.random.randn(output_size, hidden_size) * 0.01
bh = np.zeros((hidden_size, 1))
by = np.zeros((output_size, 1))
# 定义 RNN 前向传播函数
def rnn_forward(x, hprev):
# 存储每个时间步的隐藏状态和输出
hs, ys = {}, {}
hs[-1] = np.copy(hprev)
# 遍历每个时间步
for t in range(len(x)):
# 将输入和前一个时间步的隐藏状态连接起来
xs = np.array([x[t]]).reshape((input_size, 1))
hs[t] = np.tanh(np.dot(Wxh, xs) + np.dot(Whh, hs[t-1]) + bh)
ys[t] = np.dot(Why, hs[t]) + by
# 输出当前时间步的结果
print("Time step", t, "Output", ys[t])
return hs, ys
# 输入正弦函数的值
x = np.sin(np.linspace(0, 2*np.pi, num=100))
print("Input", x)
# 初始化隐藏状态
hprev = np.zeros((hidden_size, 1))
# 进行前向传播
hs, ys = rnn_forward(x, hprev)
# 绘制输出结果图
plt.plot(range(len(x)), x, label='Input')
plt.plot(range(len(x)), [ys[t][0] for t in range(len(x))], label='Output')
plt.legend()
plt.show()
```
这个代码实现了一个完整的 RNN,包括每一步公式的计算和输出结果图的绘制。你可以通过改变输入正弦函数的值和 RNN 参数来尝试不同的实验,并查看输出结果图。
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