delta = score - pre_score + self.format_delta
时间: 2024-04-19 12:30:02 浏览: 16
您好!对于您的问题,首先应该了解一下您提到的变量和表达式的含义:
- delta:表示当前得分与之前得分的差异。
- score:当前得分。
- pre_score:之前的得分。
- self.format_delta:表示格式化后的差异值。
根据您提供的信息,表达式 "delta = score - pre_score + self.format_delta" 的含义是计算当前得分与之前得分的差异,并加上格式化后的差异值,最终得到 delta 的值。
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解释以下代码每一句作用: def get_pid(self, error, scaler): tnow = millis() dt = tnow - self._last_t output = 0 if self._last_t == 0 or dt > 1000: dt = 0 self.reset_I() self._last_t = tnow delta_time = float(dt) / float(1000) output += error * self._kp if abs(self._kd) > 0 and dt > 0: if isnan(self._last_derivative): derivative = 0 self._last_derivative = 0 else: derivative = (error - self._last_error) / delta_time derivative = self._last_derivative + \ ((delta_time / (self._RC + delta_time)) * \ (derivative - self._last_derivative)) self._last_error = error self._last_derivative = derivative output += self._kd * derivative output *= scaler if abs(self._ki) > 0 and dt > 0: self._integrator += (error * self._ki) * scaler * delta_time if self._integrator < -self._imax: self._integrator = -self._imax elif self._integrator > self._imax: self._integrator = self._imax output += self._integrator return output
这段代码是一个PID控制器的实现。下面是每一句代码的作用解释:
1. `tnow = millis()`:获取当前时间。
2. `dt = tnow - self._last_t`:计算当前时间与上一次记录时间的差值,即时间间隔。
3. `output = 0`:初始化输出值。
4. `if self._last_t == 0 or dt > 1000:`:如果是第一次运行或者时间间隔超过1秒,则将时间间隔设置为0,并重置积分项。
5. `self._last_t = tnow`:更新上一次记录时间为当前时间。
6. `delta_time = float(dt) / float(1000)`:计算时间间隔的小数形式,单位为秒。
7. `output += error * self._kp`:将比例项乘以误差值并加到输出中。
8. `if abs(self._kd) > 0 and dt > 0:`:如果存在合法的微分系数且时间间隔大于0,则执行以下操作。
9. `if isnan(self._last_derivative):`:如果上一次微分项为NaN(非数字),则将其设置为0。
10. `derivative = (error - self._last_error) / delta_time`:计算当前微分项的值。
11. `derivative = self._last_derivative + ((delta_time / (self._RC + delta_time)) * (derivative - self._last_derivative))`:根据一阶惯性滤波器的公式更新微分项。
12. `self._last_error = error`:更新上一次误差值为当前误差值。
13. `self._last_derivative = derivative`:更新上一次微分项为当前微分项。
14. `output += self._kd * derivative`:将微分项乘以微分系数并加到输出中。
15. `output *= scaler`:将输出值乘以缩放因子。
16. `if abs(self._ki) > 0 and dt > 0:`:如果存在合法的积分系数且时间间隔大于0,则执行以下操作。
17. `self._integrator += (error * self._ki) * scaler * delta_time`:根据积分项的公式更新积分项。
18. `if self._integrator < -self._imax: self._integrator = -self._imax elif self._integrator > self._imax: self._integrator = self._imax`:对积分项进行限幅。
19. `output += self._integrator`:将积分项加到输出中。
20. `return output`:返回最终的输出值。
class NeuralNetwork: def init(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.output_dim = output_dim self.weights1 = np.random.randn(input_dim, hidden_dim) self.bias1 = np.zeros((1, hidden_dim)) self.weights2 = np.random.randn(hidden_dim, output_dim) self.bias2 = np.zeros((1, output_dim)) def relu(self, x): return np.maximum(0, x) def relu_derivative(self, x): return np.where(x >= 0, 1, 0) def forward(self, x): self.z1 = np.dot(x, self.weights1) + self.bias1 self.a1 = self.relu(self.z1) self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2 self.y_hat = self.z2 return self.y_hat def backward(self, x, y, learning_rate): error = self.y_hat - y delta2 = error delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2) grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) grad_weights1 = np.dot(x.T, delta1) grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0) self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1 根据代码加上损失函数和优化
函数,可以将这个神经网络变为完整的模型。一种常见的损失函数是均方误差(Mean Squared Error),可以用于回归问题:
```python
class NeuralNetwork:
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
self.input_dim = input_dim
self.hidden_dim = hidden_dim
self.output_dim = output_dim
self.weights1 = np.random.randn(input_dim, hidden_dim)
self.bias1 = np.zeros((1, hidden_dim))
self.weights2 = np.random.randn(hidden_dim, output_dim)
self.bias2 = np.zeros((1, output_dim))
def relu(self, x):
return np.maximum(0, x)
def relu_derivative(self, x):
return np.where(x >= 0, 1, 0)
def forward(self, x):
self.z1 = np.dot(x, self.weights1) + self.bias1
self.a1 = self.relu(self.z1)
self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2
self.y_hat = self.z2
return self.y_hat
def backward(self, x, y, learning_rate):
error = self.y_hat - y
delta2 = error
delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1)
grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2)
grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True)
grad_weights1 = np.dot(x.T, delta1)
grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0)
self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2
self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2
self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1
self.bias1 -= learning_rate * grad_bias1
def mse_loss(self, y, y_hat):
return np.mean((y - y_hat)**2)
def sgd_optimizer(self, x, y, learning_rate):
y_hat = self.forward(x)
loss = self.mse_loss(y, y_hat)
self.backward(x, y, learning_rate)
return loss
```
在这个模型中,我们添加了 `mse_loss` 函数,用于计算均方误差,同时添加了 `sgd_optimizer` 函数,用于执行随机梯度下降优化算法。在每次迭代中,我们计算预测值 `y_hat`,然后计算损失值并执行反向传播算法更新神经网络的权重和偏置。最后,我们返回损失值作为当前迭代的结果。根据需要,我们可以使用其他损失函数和优化器来训练这个神经网络。