神经网络 Count rate 代码
时间: 2023-07-08 17:06:18 浏览: 124
以下是一个简单的神经网络计数率(Count Rate)的 Python 代码:
```python
import numpy as np
# 定义输入数据和输出数据
X = np.array([[0, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]])
y = np.array([[0], [1], [1], [1]])
# 定义神经网络架构
input_layer_size = 3
hidden_layer_size = 4
output_layer_size = 1
# 初始化权重参数
theta1 = np.random.randn(input_layer_size+1, hidden_layer_size)
theta2 = np.random.randn(hidden_layer_size+1, output_layer_size)
# 定义 sigmoid 函数
def sigmoid(z):
return 1 / (1 + np.exp(-z))
# 定义损失函数
def cost_function(theta1, theta2, X, y):
m = len(X)
J = 0
# 前向传播
a1 = np.hstack((np.ones((m, 1)), X))
z2 = np.dot(a1, theta1)
a2 = np.hstack((np.ones((m, 1)), sigmoid(z2)))
z3 = np.dot(a2, theta2)
h = sigmoid(z3)
# 计算代价函数
J = (1/m) * np.sum(-y * np.log(h) - (1-y) * np.log(1-h))
return J
# 计算代价函数
J = cost_function(theta1, theta2, X, y)
print("初始代价函数:", J)
```
这段代码实现了一个简单的神经网络,包括输入层、隐藏层和输出层,以及前向传播过程、sigmoid 函数和代价函数。使用该代码可以计算出神经网络的初始代价函数。
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