class DBN(object): def __init__(self, sizes): self.sizes = sizes self.num_layers = len(sizes) self.biases = [np.random.randn(y, 1) for y in sizes[1:]] self.weights = [np.random.randn(y, x) / np.sqrt(x) for x, y in zip(sizes[:-1], sizes[1:])] def sigmoid(self, z): return 1.0 / (1.0 + np.exp(-z)) def feedforward(self, a): for b, w in zip(self.biases, self.weights): a = self.sigmoid(np.dot(w, a) + b) return a def predict(self, X): y_pred = np.zeros_like(y_test) for i in range(len(X)): y_pred[i] = np.argmax(self.feedforward(X[i].reshape(-1, 1))) return y_pred def train(self, dbn_training_data, dbn_epochs): pass
时间: 2023-05-17 17:04:52 浏览: 166
这是一个深度置信网络(Deep Belief Network)的类定义,包含了初始化、sigmoid函数、前向传播、预测和训练等方法。其中,sizes参数表示每层神经元的数量,biases和weights分别表示偏置和权重。feedforward方法实现了前向传播,predict方法用于预测,train方法用于训练。具体的训练过程需要在train方法中实现。
相关问题
解释dbnParams.numLayers = 5; num_class = 4; dbn.hidden_sizes = 3; dbn.sizes = 60,70,80;
这段代码是在设置一个深度置信网络(DBN)的参数。其中:
- dbnParams.numLayers = 5; 表示这个DBN有5层,包括一个可见层和4个隐层。
- num_class = 4; 表示这个问题是一个4分类问题,即需要将输入数据分成4类。
- dbn.hidden_sizes = 3; 表示隐层的神经元个数为3个。
- dbn.sizes = 60,70,80; 表示从第一个隐层开始,每个隐层的神经元个数分别为60、70、80个。
因此,这段代码设置了一个包含5层的深度置信网络,其中第一个隐层有60个神经元,第二个隐层有70个神经元,第三个隐层有80个神经元,每个隐层的神经元个数都为3个,用于解决一个4分类问题。
解释dbn.hidden_sizes = 3; dbn.sizes = 60,70,80;
这段代码涉及到一个名为"dbn"的变量,它很可能是一个深度置信网络(Deep Belief Network)的实例。其中,"hidden_sizes"和"sizes"是该深度置信网络的两个属性。
"hidden_sizes"属性指定了深度置信网络中隐层的数量,也就是神经网络的层数。在这里,"hidden_sizes"被设置为3,表示该网络有3个隐层。
"sizes"属性则指定了每个隐层中神经元的数量。在这里,"sizes"被设置为60、70、80,表示第一个隐层有60个神经元,第二个隐层有70个神经元,第三个隐层有80个神经元。
综上所述,该段代码实际上是在定义一个有3个隐层的深度置信网络,每个隐层分别有60、70、80个神经元。
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