self.w_in_hid=numpy.random.normal(0.0,pow(self.hnodes,-0.5),(self.hnodes,self.inodes)) 什么意思
时间: 2023-05-27 07:03:15 浏览: 205
这行代码是在创建一个大小为(self.hnodes, self.inodes)的二维数组(即一个矩阵)self.w_in_hid,并用numpy.random.normal()函数按照正态分布生成随机数来填充矩阵中的每个元素。其中,第一个参数0.0是正态分布的均值,第二个参数pow(self.hnodes,-0.5)是正态分布的标准差,self.hnodes是矩阵的行数,self.inodes是矩阵的列数。
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import numpy import scipy.special class NeuralNetwork(): def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate): self.inodes=inputnodes self.hnodes=hiddennodes self.onodes=outputnodes self.lr=learningrate self.wih=numpy.random.normal(0.0,pow(self.hnodes,-0.5),(self.hnodes,self.inodes)) self.who=numpy.random.normal(0.0,pow(self.onodes,-0.5),(self.onodes,self.hnodes)) self.activation_function=lambda x:scipy.special.expit(x) pass def train(self,input_list,target_list): inputs=numpy.array(input_list,ndmin=2).T targets=numpy.array(target_list,ndmin=2).T hidden_inputs=numpy.dot(self.wih,inputs) hidden_outputs=self.activation_function(hidden_inputs) final_inputs=numpy.dot(self.who,hidden_outputs) final_outputs=self.activation_function(final_inputs) output_errors=targets-final_outputs hidden_errors=numpy.dot(self.who.T,output_errors) self.who+=self.lr*numpy.dot((output_errors*final_outputs*(1.0-final_outputs)),numpy.transpose(hidden_outputs)) self.wih+=self.lr*numpy.dot((hidden_errors*hidden_outputs*(1.0-hidden_outputs)),numpy.transpose(inputs)) pass def query(self,input_list): inputs=numpy.array(input_list,ndmin=2).T hidden_inputs=numpy.dot(self.wih,inputs) hidden_outputs=self.activation_function(hidden_inputs) final_inputs=numpy.dot(self.who,hidden_outputs) final_outputs=self.activation_function(final_inputs) return final_outputs print('n')写一下注释
以下是对代码的注释:
```python
import numpy
import scipy.special
class NeuralNetwork():
def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate):
# 初始化神经网络的输入层、隐藏层、输出层的节点数以及学习率
self.inodes = inputnodes
self.hnodes = hiddennodes
self.onodes = outputnodes
self.lr = learningrate
# 初始化输入层到隐藏层和隐藏层到输出层的权重
# 对权重进行随机初始化,取值范围为均值为0,标准差为节点数的负平方根
self.wih = numpy.random.normal(0.0, pow(self.hnodes, -0.5), (self.hnodes, self.inodes))
self.who = numpy.random.normal(0.0, pow(self.onodes, -0.5), (self.onodes, self.hnodes))
# 定义激活函数为 sigmoid 函数
self.activation_function = lambda x: scipy.special.expit(x)
def train(self,input_list,target_list):
# 将输入列表和目标列表转换为二维数组
inputs = numpy.array(input_list, ndmin=2).T
targets = numpy.array(target_list, ndmin=2).T
# 计算隐藏层的输入和输出
hidden_inputs = numpy.dot(self.wih, inputs)
hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
# 计算输出层的输入和输出
final_inputs = numpy.dot(self.who, hidden_outputs)
final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
# 计算输出层误差和隐藏层误差
output_errors = targets - final_outputs
hidden_errors = numpy.dot(self.who.T, output_errors)
# 更新隐藏层到输出层和输入层到隐藏层的权重
self.who += self.lr * numpy.dot((output_errors * final_outputs * (1.0 - final_outputs)), numpy.transpose(hidden_outputs))
self.wih += self.lr * numpy.dot((hidden_errors * hidden_outputs * (1.0 - hidden_outputs)), numpy.transpose(inputs))
def query(self,input_list):
# 将输入列表转换为二维数组
inputs = numpy.array(input_list, ndmin=2).T
# 计算隐藏层的输入和输出
hidden_inputs = numpy.dot(self.wih, inputs)
hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
# 计算输出层的输入和输出
final_inputs = numpy.dot(self.who, hidden_outputs)
final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
# 返回最终输出
return final_outputs
# 创建神经网络实例
input_nodes = 3
hidden_nodes = 3
output_nodes = 3
learning_rate = 0.3
n = NeuralNetwork(input_nodes,hidden_nodes,output_nodes,learning_rate)
# 使用训练数据进行训练
training_data = [[0.1, 0.2, 0.3], [0.4, 0.5, 0.6], [0.7, 0.8, 0.9]]
for data in training_data:
n.train(data, data)
# 使用测试数据进行测试
test_data = [0.2, 0.5, 0.8]
print(n.query(test_data))
```
这个神经网络实现了一个简单的自编码器,训练数据和测试数据都是由一些简单的数字组成。
hidden_inputs=numpy.dot(self.w_in_hid,inputs)代码
这行代码的作用是将输入层与隐藏层之间的权重矩阵 self.w_in_hid 与输入数据 inputs 进行矩阵乘法运算,得到隐藏层的输入值 hidden_inputs。其计算公式如下:
hidden_inputs = w_in_hid * inputs
其中,w_in_hid 为一个形状为 (hidden_units, input_units) 的权重矩阵,其中 hidden_units 为隐藏层中神经元的数量,input_units 为输入层中神经元的数量;inputs 为一个形状为 (input_units, 1) 的输入数据向量,其中 1 为批次大小(只有一个输入数据)。
矩阵乘法运算可以转化为矩阵中每个元素之间的运算,即:
hidden_inputs[i] = sum(w_in_hid[i][j] * inputs[j]) for j in range(input_units)
其中,i 为隐藏层神经元的索引,j 为输入层神经元的索引。这个运算可以同时对所有的隐藏层神经元执行,依次计算出每个隐藏层神经元的输入值。