error=np.random.randn(10)

时间: 2023-11-20 16:53:28 浏览: 67
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灵敏度分析实践&代码实现.pdf

生成一个长度为10的服从标准正态分布的一维数组error，其中每个元素都是独立同分布的随机变量。标准正态分布是指均值为0，方差为1的正态分布。 ```python import numpy as np error = np.random.randn(10) print(error) ``` 输出结果类似于： ``` [-0.12345678 1.23456789 -0.98765432 0. 1.11111111 -0.22222222 0.33333333 -0.44444444 0.55555556 -0.66666667] ```
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weights_hidden_output = np.random.randn(hidden_nodes, output_nodes) **四、定义激活函数** 常见的激活函数有sigmoid和ReLU。例如，sigmoid函数可以这样定义： python def sigmoid(x): return 1 / (1 +...
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weights_hidden_output = np.random.randn(hidden_nodes, output_nodes) 5. **前向传播**：计算神经网络的输出。 python def forward_propagation(X, weights_input_hidden, weights_hidden_output): # ...

import numpy as np class BPNeuralNetwork: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size # 初始化权重和偏置 self.weights_ih = np.random.randn(hidden_size, input_size) self.bias_ih = np.random.randn(hidden_size, 1) self.weights_ho = np.random.randn(output_size, hidden_size) self.bias_ho = np.random.randn(output_size, 1) # 定义激活函数 self.activation = lambda x: 1 / (1 + np.exp(-x)) self.derivative = lambda x: x * (1 - x) def forward(self, inputs): # 计算隐藏层的输出 hidden = self.activation(np.dot(self.weights_ih, inputs) + self.bias_ih) # 计算输出层的输出 output = self.activation(np.dot(self.weights_ho, hidden) + self.bias_ho) return output def backward(self, inputs, targets, output): # 计算输出层的误差 output_error = targets - output output_delta = output_error * self.derivative(output) # 计算隐藏层的误差 hidden_error = np.dot(self.weights_ho.T, output_delta) hidden_delta = hidden_error * self.derivative(hidden) # 更新权重和偏置 self.weights_ho += np.dot(output_delta, hidden.T) self.bias_ho += output_delta self.weights_ih += np.dot(hidden_delta, inputs.T) self.bias_ih += hidden_delta def train(self, inputs, targets, epochs): for i in range(epochs): for j in range(len(inputs)): # 前向传播 output = self.forward(inputs[j].reshape(-1, 1)) # 反向传播 self.backward(inputs[j].reshape(-1, 1), targets[j].reshape(-1, 1), output)

这段代码实现了一个使用反向传播算法进行训练的多层前馈神经网络。具体来说，它包括了以下几个部分： 1. 初始化函数__init__中，定义了输入层、隐藏层和输出层的节点数，以及它们之间的权重和偏置。...

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

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 ...

class NeuralNetwork: def __init__(self, n_inputs, n_hidden, n_outputs): self.n_inputs = n_inputs self.n_hidden = n_hidden self.n_outputs = n_outputs # 初始化权重和偏差 self.weights1 = np.random.randn(self.n_inputs, self.n_hidden) self.bias1 = np.zeros((1, self.n_hidden)) self.weights2 = np.random.randn(self.n_hidden, self.n_outputs) self.bias2 = np.zeros((1, self.n_outputs)) def sigmoid(self, z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) def sigmoid_derivative(self, z): return self.sigmoid(z) * (1 - self.sigmoid(z)) def feedforward(self, X): # 计算隐藏层输出 self.z1 = np.dot(X, self.weights1) + self.bias1 self.a1 = self.sigmoid(self.z1) # 计算输出层输出 self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2 self.a2 = self.sigmoid(self.z2) return self.a2 def backpropagation(self, X, y, output): # 计算输出层误差 error = output - y d_output = error * self.sigmoid_derivative(self.z2) # 计算隐藏层误差 error_hidden = d_output.dot(self.weights2.T) d_hidden = error_hidden * self.sigmoid_derivative(self.z1) # 更新权重和偏差 self.weights2 -= self.a1.T.dot(d_output) self.bias2 -= np.sum(d_output, axis=0, keepdims=True) self.weights1 -= X.T.dot(d_hidden) self.bias1 -= np.sum(d_hidden, axis=0) def train(self, X, y, n_epochs, learning_rate): for epoch in range(n_epochs): output = self.feedforward(X) self.backpropagation(X, y, output) def predict(self, X): output = self.feedforward(X) predictions = np.argmax(output, axis=1) return predictions

这是一个简单的神经网络实现，包括初始化权重和偏差、前向传播、反向传播、训练和预测。 神经网络的训练过程中，通常需要一些超参数的设置，如隐藏层的神经元数量、迭代次数、学习率等。 在这个实现中，隐藏层神经...

import numpy as np class BPNeuralNetwork: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.weights1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size) self.bias1 = np.zeros((1, self.hidden_size)) self.weights2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size) self.bias2 = np.zeros((1, self.output_size)) def forward(self, X): self.hidden_layer = np.dot(X, self.weights1) + self.bias1 self.activated_hidden_layer = self.sigmoid(self.hidden_layer) self.output_layer = np.dot(self.activated_hidden_layer, self.weights2) + self.bias2 self.activated_output_layer = self.sigmoid(self.output_layer) return self.activated_output_layer def sigmoid(self, s): return 1 / (1 + np.exp(-s)) def sigmoid_derivative(self, s): return s * (1 - s) def backward(self, X, y, o, learning_rate): self.error = y - o self.delta_output = self.error * self.sigmoid_derivative(o) self.error_hidden = self.delta_output.dot(self.weights2.T) self.delta_hidden = self.error_hidden * self.sigmoid_derivative(self.activated_hidden_layer) self.weights1 += X.T.dot(self.delta_hidden) * learning_rate self.bias1 += np.sum(self.delta_hidden, axis=0, keepdims=True) * learning_rate self.weights2 += self.activated_hidden_layer.T.dot(self.delta_output) * learning_rate self.bias2 += np.sum(self.delta_output, axis=0, keepdims=True) * learning_rate def train(self, X, y, learning_rate, epochs): for epoch in range(epochs): output = self.forward(X) self.backward(X, y, output, learning_rate) def predict(self, X): return self.forward(X) X = np.array([[0, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]]) y = np.array([[0], [1], [1], [0]]) nn = BPNeuralNetwork(3, 4, 1) nn.train(X, y, 0.1, 10000) new_data = np.array([[0, 0, 0], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [1, 1, 0]]) print(nn.predict(new_data))

这是一个使用反向传播算法实现的简单的三层神经网络，输入层有3个节点，隐藏层有4个节点，输出层有1个节点。它的训练数据X是一个4x3的矩阵，y是一个4x1的矩阵。训练过程中，使用随机初始化的权重和偏置，对训练数据...

# 加载数据和标签 data = np.random.randn(1000, 16) label = np.random.randint(2, size=(1000,)) data_trainnn_struct = loadmat('data_trainn.mat') label_trainnn_struct = loadmat('label_trainn.mat') data_trainnn = data_trainnn_struct['data'] label_trainnn = label_trainnn_struct['label']报错 label_trainnn = label_trainnn_struct['label'] KeyError: 'label'

data = np.random.randn(1000, 16) label = np.random.randint(2, size=(1000,)) data_trainnn_struct = scipy.io.loadmat('data_trainn.mat') label_trainnn_struct = scipy.io.loadmat(os.path.join('data', '...

def good_function(x = 0.0): print(x) x = np.random.randn() why this function do not have return but could still run

This function good_function will run without any error even though it does not have a return statement because it does not require any output to be returned. The function takes an optional ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #设置画布大小 plt.figure(figsize = (10, 6)) #设置颜色:根据颜色图和数字大小来控制点的颜色 colors = np.random.randn(100) plt.scatter(x, y, #大小 s = np.power(10*x + 20*y, 2), # 表示点的大小：(10x+20y)**2 c = colors, # 颜色 marker = '*', # 点的形状 cmap = 'rainbow', # 指定某个colormap值（颜色图) edgecolors = 'r', # 散点边框颜色 alpha = 0.6) # 透明度 plt.title('彩虹五角星图',fontsize= 20,c = 'r') plt.show()报错NameError: name 'x' is not defined

这个错误提示是因为在代码中使用了变量x和y，但是并没有定义它们的值。你需要先定义x和y...x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100) 将这两行代码添加到原有代码的开头，就可以解决这个错误了。

帮我设计一个代码，在#导入训练集和训练集对应的标签并将其初始化 X_train,T_train=idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-train-images-idx3-ubyte'),idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-train-labels-idx1-ubyte') X_train,T_train=X_train.copy(),T_train.copy() X_train=X_train.reshape((X_train.shape[0],-1)) T_train=T_train-1 T_train=np.eye(26)[T_train] #导入测试集和测试集对应的标签标签并将其初始化 X_test,T_test=idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-test-images-idx3-ubyte'),idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-test-labels-idx1-ubyte') X_test,T_test=X_test.copy(),T_test.copy() X_test=X_test.reshape((X_test.shape[0],-1)) T_test=T_test-1 T_test=np.eye(26)[T_test]后用人工神经网络识别手写字母

self.weights1 = np.random.randn(num_inputs, num_hidden) self.weights2 = np.random.randn(num_hidden, num_outputs) def sigmoid(self, x): # sigmoid激活函数 return 1 / (1 + np.exp(-x)) def sigmoid...

Traceback (most recent call last): File "D:/pycharm/pythonProject1/moni 1.py", line 18, in <module> start_time = time.time() NameError: name 'time' is not defined

poly_coef = np.random.randn(501) # 测试多项式计算时间和内存使用 x = np.random.rand() print("Testing polynomial evaluation with 500 nodes...") start_time = time.time() result = poly_eval(x, poly_coef)...
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AttributeError: module 'numpy.random' has no attribute 'standard_levy'. Did you mean: 'standard_t'?

step_size = 0.01 * np.random.randn(num_dimensions) new_solution += step_size * np.random.standard_t(df=1, size=num_dimensions) # 修复超出边界的解 new_solution = np.clip(new_solution, 0, 1) # ...

出现报错AttributeError: PolyCollection.set() got an unexpected keyword argument 'xlim'

data = np.random.randn(1000) # 绘制核密度估计图并设置横坐标范围 sns.kdeplot(data, shade=True, color='g') plt.xlim([0, 10]) 这样就可以将横坐标范围限制在 0 到 10 之间。其中 plt.xlim() 函数的参数...

上述代码分别报错：NameError: name 'np' is not defined，NameError: name 'w' is not defined，NameError: name 'loss_history' is not defined，请解决

w = np.random.randn(n_features) # 初始化随机权重 learning_rate = 0.01 epochs = 1000 # 手动实现梯度下降并记录历史损失 def gradient_descent(X, y, w, learning_rate, epochs): m = len(y) loss_history = ...

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'rolling'

data = np.random.randn(100) # 定义窗口大小 window_size = 10 # 定义滑动平均的卷积核 kernel = np.ones(window_size) / window_size # 对数据进行滑动平均处理 smooth_data = convolve(data, kernel, mode='...

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'butter'

这个错误通常是因为numpy数组没有butter属性导致的。butter是一个信号处理函数，用于设计数字Butterworth滤波器。如果你想使用butter函数，需要导入...x = np.random.randn(1000) y = signal.filtfilt(b, a, x)

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