b1 = np.array([-0.57604844, -0.81741556])b2 = np.array([-0.81741556, 0.57604844])B = np.column_stack((b1, b2))

时间: 2023-07-16 18:16:00 浏览: 49
这段代码使用了NumPy库创建了一个2x2的矩阵B。其中,b1和b2分别是长度为2的一维NumPy数组,np.column_stack()函数将它们按列堆叠起来,形成了一个2x2的矩阵B。具体来说,B的第一列是b1,第二列是b2。最终B的值如下所示: ``` array([[-0.57604844, -0.81741556], [-0.81741556, 0.57604844]]) ```
相关问题

修改代码:import numpy as np def dense(a_in, W, b, g): units = W.shape[1] a_out = np.zeros(units) for j in range(units): w = W[:, j] z = np.dot(w, a_in) + b[j] a_out[j] = g(z) return a_out def sequential(x): W1 = np.array([[1],[2]]) b1 = np.array([-1]) W2 = np.array([[-3],[4]]) b2 = np.array([1]) W3 = np.array([[5],[-6]]) b3 = np.array([2]) a1 = dense(x, W1, b1, np.tanh) a2 = dense(a1, W2, b2, np.tanh) a3 = dense(a2, W3, b3, np.tanh) f_x = a3 return f_x a_in = np.array([-2, 4]) print(sequential(a_in))

修改后的代码如下: ``` import numpy as np def dense(a_in, W, b, g): units = W.shape[1] a_out = np.zeros(units) for j in range(units): w = W[:, j] z = np.dot(w, a_in) + b[j] a_out[j] = g(z) return a_out def sequential(x): W1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b1 = np.array([-1, -1]) W2 = np.array([[-3, 4], [5, -6]]) b2 = np.array([1, 1]) W3 = np.array([[7, -8], [-9, 10]]) b3 = np.array([2, 2]) a1 = dense(x, W1, b1, np.tanh) a2 = dense(a1, W2, b2, np.tanh) a3 = dense(a2, W3, b3, np.tanh) f_x = a3 return f_x a_in = np.array([-2, 4]) print(sequential(a_in)) ``` 主要的修改: 1. 修改了 `W1`、`b1`、`W2`、`b2`、`W3`、`b3` 的维度,使其与输入向量 `x` 和输出向量 `f_x` 的维度匹配。 2. 将 `W1`、`b1`、`W2`、`b2`、`W3`、`b3` 的值修改为与原代码的维度匹配的值。 这样,您应该可以成功运行该代码并得到正确的输出了。

解释每行代码:import numpy as np def dense(a_in, W, b, g): units = W.shape[1] a_out = np.zeros(units) for j in range(units): w = W[:,j] z = np.dot(w, a_in) + b[j] a_out[j] = g(z) return a_out def sequential(x): W1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b1 = np.array([-1, -1]) W2 = np.array([[-3, 4], [5, -6]]) b2 = np.array([1, 1]) W3 = np.array([[7, -8], [-9, 10]]) b3 = np.array([2, 2]) a1 = dense(x, W1, b1, np.tanh) a2 = dense(a1, W2, b2, np.tanh) a3 = dense(a2, W3, b3, np.tanh) f_x = a3 return f_x a_in = np.array([-2, 4]) print(sequential(a_in))

第一行代码:import numpy as np 导入了numpy库并将其重命名为np,以便在代码中使用numpy中的函数和方法。 第二行代码:def dense(a_in, W, b, g): 定义了一个名为dense的函数,该函数接受四个参数:输入向量a_in,权重矩阵W,偏置向量b,激活函数g。 第三行代码:units = W.shape[1] 计算权重矩阵W的列数,即该层的神经元数量,并将其赋值给变量units。 第四行代码:a_out = np.zeros(units) 创建一个长度为units的全0向量,并将其赋值给变量a_out,用于存储该层的输出向量。 第五行代码:for j in range(units): 循环遍历该层的所有神经元,其中j表示当前神经元的索引。 第六行代码:w = W[:,j] 取出权重矩阵W的第j列,即当前神经元的权重向量,并将其赋值给变量w。 第七行代码:z = np.dot(w, a_in) + b[j] 计算该神经元的加权输入,即将权重向量w与输入向量a_in做点积,并加上该神经元的偏置b[j]。 第八行代码:a_out[j] = g(z) 将该神经元的加权输入z通过激活函数g进行非线性变换,并将结果赋值给输出向量a_out的第j个元素。 第九行代码:return a_out 返回该层的输出向量a_out。 第十行代码:def sequential(x): 定义了一个名为sequential的函数,该函数接受一个参数x,表示神经网络的输入向量。 第十一行代码:W1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) 定义了第一层的权重矩阵W1,其大小为2x2,表示有两个输入和两个神经元。 第十二行代码:b1 = np.array([-1, -1]) 定义了第一层的偏置向量b1,其大小为2,表示有两个神经元,每个神经元都有一个偏置。 第十三行代码:W2 = np.array([[-3, 4], [5, -6]]) 定义了第二层的权重矩阵W2,其大小为2x2,表示有两个神经元和两个输入。 第十四行代码:b2 = np.array([1, 1]) 定义了第二层的偏置向量b2,其大小为2,表示有两个神经元,每个神经元都有一个偏置。 第十五行代码:W3 = np.array([[7, -8], [-9, 10]]) 定义了第三层的权重矩阵W3,其大小为2x2,表示有两个神经元和两个输入。 第十六行代码:b3 = np.array([2, 2]) 定义了第三层的偏置向量b3,其大小为2,表示有两个神经元,每个神经元都有一个偏置。 第十七行代码:a1 = dense(x, W1, b1, np.tanh) 调用dense函数,计算第一层的输出向量a1,其中输入向量为x,权重矩阵为W1,偏置向量为b1,激活函数为tanh。 第十八行代码:a2 = dense(a1, W2, b2, np.tanh) 调用dense函数,计算第二层的输出向量a2,其中输入向量为a1,权重矩阵为W2,偏置向量为b2,激活函数为tanh。 第十九行代码:a3 = dense(a2, W3, b3, np.tanh) 调用dense函数,计算第三层的输出向量a3,其中输入向量为a2,权重矩阵为W3,偏置向量为b3,激活函数为tanh。 第二十行代码:f_x = a3 将第三层的输出向量a3赋值给变量f_x,表示神经网络的最终输出。 第二十一行代码:return f_x 返回神经网络的最终输出向量f_x。 第二十二行代码:a_in = np.array([-2, 4]) 定义了输入向量a_in,其大小为2。 第二十三行代码:print(sequential(a_in)) 调用sequential函数,对输入向量a_in进行前向传播,输出神经网络的最终输出向量。

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