np.random.normal pow什么意思
时间: 2024-01-24 15:12:45 浏览: 24
np.random.normal是numpy库中的一个函数,用于生成正态分布的随机数。其中,第一个参数是均值,第二个参数是标准差,第三个参数是生成的随机数的个数。
pow是Python内置函数,用于计算一个数的幂。例如,pow(2, 3)表示计算2的3次方,结果为8。在引用中,pow(variance, 0.5)用于计算方差的平方根,即标准差。
相关问题
self.wih = np.random.normal(0.0, pow(self.inodes, -0.5), (self.hnodes, self.inodes))
这段代码是用于初始化神经网络中输入层与隐藏层之间的权重(weight)矩阵的。具体来说,它使用了numpy库中的random.normal函数生成一个均值为0、标准差为self.inodes^-0.5的正态分布随机数序列,然后将这个序列reshape成一个self.hnodes行、self.inodes列的二维数组,最终赋值给self.wih。这个权重矩阵的作用是将输入层的信号转换为隐藏层的信号,从而实现神经网络的前向传播。
BP神经网络模型代码
BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型,用于回归和分类问题。下面是BP神经网络模型的基本代码实现:
1. 定义输入层、隐含层和输出层的神经元个数:
```python
input_nodes = 3 # 输入层神经元个数
hidden_nodes = 4 # 隐含层神经元个数
output_nodes = 2 # 输出层神经元个数
```
2. 初始化网络参数,包括权值矩阵和偏置向量:
```python
import numpy as np
# 初始化输入层到隐含层的权值矩阵和偏置向量
weights_input_hidden = np.random.normal(0.0, pow(hidden_nodes, -0.5), (hidden_nodes, input_nodes))
biases_hidden = np.random.randn(hidden_nodes, 1)
# 初始化隐含层到输出层的权值矩阵和偏置向量
weights_hidden_output = np.random.normal(0.0, pow(output_nodes, -0.5), (output_nodes, hidden_nodes))
biases_output = np.random.randn(output_nodes, 1)
```
3. 定义激活函数(这里使用Sigmoid函数):
```python
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
```
4. 前向传播计算输出:
```python
# 输入层到隐含层的计算
hidden_inputs = np.dot(weights_input_hidden, inputs) + biases_hidden
hidden_outputs = sigmoid(hidden_inputs)
# 隐含层到输出层的计算
final_inputs = np.dot(weights_hidden_output, hidden_outputs) + biases_output
final_outputs = sigmoid(final_inputs)
```
5. 反向传播更新权值和偏置:
```python
# 计算输出误差
output_errors = targets - final_outputs
# 计算隐含层误差
hidden_errors = np.dot(weights_hidden_output.T, output_errors) * hidden_outputs * (1 - hidden_outputs)
# 更新隐含层到输出层的权值和偏置
weights_hidden_output += learning_rate * np.dot((output_errors * final_outputs * (1 - final_outputs)), hidden_outputs.T)
biases_output += learning_rate * output_errors * final_outputs * (1 - final_outputs)
# 更新输入层到隐含层的权值和偏置
weights_input_hidden += learning_rate * np.dot((hidden_errors * hidden_outputs * (1 - hidden_outputs)), inputs.T)
biases_hidden += learning_rate * hidden_errors * hidden_outputs * (1 - hidden_outputs)
```
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