delta = (a{nlayer}-y).*outputActiFcn(z{nlayer});

时间: 2024-04-28 20:26:54 浏览: 99
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NLayerArchitecture:Asp.Net Core中具有NLayer Architecture的示例项目

这个公式看起来是神经网络反向传播算法中计算输出层误差项的公式。其中，a{nlayer}表示神经网络输出层的输出（即预测值），y表示实际值，outputActiFcn表示输出层的激活函数，z{nlayer}表示输出层的加权输入。公式的意思是计算输出层每个神经元上的误差项，即预测值与实际值之间的误差乘以输出层激活函数对加权输入的导数。这个误差项将会被反向传播到前面的隐藏层用于计算隐藏层的误差项。
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delta = (a{nlayer}-y).*outputActiFcn(z{nlayer});这里为什么要点乘激活函数

delta = (a{nlayer} - y) .* outputActiFcn(z{nlayer}) 其中，a{nlayer}表示输出层的激活值，y表示样本的真实标签，z{nlayer}表示输出层的输入值，outputActiFcn表示输出层的激活函数。这里乘以outputActiFcn(z{...

function [weight,bias] = SGD(hidenActiFcn,outputActiFcn,weight,bias,nabla_weight,nabla_bias,nlayer,mini_batch_size,eta,a,z,y,lambda,n) %SGD stochastic gradient descent delta = (a{nlayer}-y).*outputActiFcn(z{nlayer}); nabla_bias{end} = mean(delta,2); nabla_weight{end} = (delta*a{end-1}')/mini_batch_size; for in = nlayer-1:-1:2 delta = weight{in+1}'*delta.*hidenActiFcn(z{in}); nabla_bias{in} = mean(delta,2); nabla_weight{in} = (delta*a{in-1}')/mini_batch_size; end for in = 2:nlayer weight{in} = (1-eta*lambda/n)*weight{in} - eta*nabla_weight{in}; bias{in} = bias{in} - eta*nabla_bias{in}; end end

1. 计算输出层的偏导数 delta = (a{nlayer}-y).*outputActiFcn(z{nlayer})，并计算输出层的权重和偏置的梯度 nabla_bias{end} = mean(delta,2); nabla_weight{end} = (delta*a{end-1}')/mini_batch_size;。 2. ...

function [a,z] = feedforward(hidenActiFcn,outputActiFcn,weight,bias,nlayer,mini_batch_size,a,z) %FEEDFORWARD Return the output of the network % for in = 2:nlayer-1 w = weight{in}; b = bias{in}; ix = a{in-1}; %小技巧， iz = bsxfun(@plus,w*ix,b); a{in} = hidenActiFcn(iz); z{in} = iz; end w = weight{nlayer}; b = bias{nlayer}; ix = a{nlayer-1}; iz = bsxfun(@plus,w*ix,b); a{nlayer} = outputActiFcn(iz); z{nlayer} = iz; end

其中，hidenActiFcn和outputActiFcn分别是隐藏层和输出层的激活函数，weight和bias是各层的权重和偏置，nlayer是网络的层数，mini_batch_size是每次输入数据的批次，a和z是各层的激活值和加权和。 在函数中，循环...

w = weight{nlayer}; b = bias{nlayer}; ix = a{nlayer-1}; iz = bsxfun(@plus,w*ix,b); a{nlayer} = outputActiFcn(iz); z{nlayer} = iz;

这段代码是计算输出层的激活值和加权和的过程。...最后，将加权和iz输入到输出层的激活函数outputActiFcn中得到输出层的激活值a{nlayer}，同时将加权和iz存储在z{nlayer}变量中。这样，整个前向传播过程就完成了。

function [error,yp,a] = evaluatemnist(hidenActiFcn,outputActiFcn,x_valid,y_valid,weight,bias,nlayer) num = length(y_valid); a = x_valid; for in = 2:nlayer-1 w = weight{in}; b = bias{in}; z = bsxfun(@plus,w*a,b); a = hidenActiFcn(z); end w = weight{nlayer}; b = bias{nlayer}; z = bsxfun(@plus,w*a,b); a = outputActiFcn(z); [~,yp] = max(a); yp = yp-1; error = sum(yp==y_valid)/num; end

其中，输入参数包括x_valid和y_valid表示验证集的输入数据和标签，weight和bias表示神经网络的权重和偏置，nlayer表示网络的层数，hidenActiFcn和outputActiFcn分别表示隐藏层和输出层的激活函数。 函数首先将输入...

if(bt->leftChild !=NULL)//存在左子树，将左子树根节点入队列 { q.vec[q.rear]=bt->leftChild; q.layer[q.rear]=i+1; q.locate[q.rear]=(int)(nlocate-pow(2,NLAYER-i-1)); q.rear=q.rear+1; } if(bt->rightChild !=NULL) { q.vec[q.rear]=bt->rightChild; q.layer[q.rear]=i+1; q.locate[q.rear]=(int)(nlocate+pow(2,NLAYER-i-1)); q.rear=q.rear+1; } } }怎么理解这串代码

在代码中，变量bt表示当前遍历的二叉树节点，变量i表示当前层级，变量nlocate表示当前节点在当前层级中的位置，变量NLAYER表示二叉树的深度。如果当前节点存在左孩子节点，则将它插入到队列中，并且将其层级...

# KVSize = NLayer * 2 * NGroup * HeadSize

- NLayer 是指网络层数， - 2 可能是因为每个查询对应一个键（Key）和一个值（Value），所以总共有两倍的存储空间， - NGroup 或许指的是分组头的数量，如果存在分组的话， - HeadSize 指的是每个注意力头...
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weight = cell(1,nlayer); bias = cell(1,nlayer); nabla_weight = cell(1,nlayer); nabla_bias = cell(1,nlayer); a = cell(1,nlayer); z = cell(1,nlayer); rstep = 100;

- a：每层的激活值，也是一个长度为nlayer的cell数组，每个元素代表一层的激活值 - z：每层的加权输入值，也是一个长度为nlayer的cell数组，每个元素代表一层的加权输入值 - rstep：记录迭代的步数，用于控制学习率...

function [weight,bias] = SGD(hidenActiFcn,outputActiFcn,weight,bias,nabla_weight,nabla_bias,nlayer,mini_batch_size,eta,a,z,y,lambda,n)

- outputActiFcn：输出层激活函数，如softmax、sigmoid等； - weight：网络权重，是一个cell数组，每个元素表示相邻两层之间的权重矩阵； - bias：网络偏置，是一个cell数组，每个元素表示相邻两层之间的偏置向量； ...

function [weight,bias] = SGD(hidenActiFcn,outputActiFcn,weight,bias,nabla_weight,nabla_bias,nlayer,mini_batch_size,eta,a,z,y,lambda,n)这个函数返回什么

这个函数返回更新后的网络权重和偏置，即参数weight和bias的新值。在函数内部，对于每个小批量样本，计算其输出值和梯度，并根据小批量样本的权重和偏置梯度累加总梯度。然后使用总梯度来更新网络参数（权重和偏置）...

iaa = 0; for ip = 1:max_iteration pos = randi(ntrain-mini_batch_size); x = x_train(:,pos+1:pos+mini_batch_size); y = y_train(:,pos+1:pos+mini_batch_size); %正向计算 a{1} = x; [a,z]=feedforward(@acti_relu,@acti_sigmoid,weight,bias,nlayer,mini_batch_size,a,z); [weight,bias] = SGD(@acti_relu_prime,@acti_sigmoid_prime,weight,bias,... nabla_weight,nabla_bias,nlayer,mini_batch_size,eta,a,z,y,lambda,ntrain); if mod(ip,rstep) == 0 iaa = iaa+1; accuracy(iaa) = evaluatemnist(@acti_relu,@acti_sigmoid,x_valid,y_valid,weight,bias,nlayer); plot(accuracy); title(['Accuracy:',num2str(accuracy(iaa))]); getframe; end end

- a{1}被初始化为x，然后通过神经网络的前向传播算法计算出每一层的激活值a和加权输入值z； - 通过神经网络的反向传播算法，计算出每一层的权重和偏置项的梯度信息，并使用随机梯度下降算法更新权重和偏置项； - ...

for in = 1:nlayer a{in} = zeros(arch(in),mini_batch_size); z{in} = zeros(arch(in),mini_batch_size); end

这段代码是对神经网络中每一层的激活值a和加权输入值z进行初始化： - 对于每一层in，a{in}和z{in}都被初始化为一个大小为arch(in)×mini_batch_size的矩阵，其中mini_batch_size是小批量梯度下降法中每个小批量的...

ntrain = length(y_train); arch = [784,100,100,10]; nlayer = length(arch); mini_batch_size = 100; max_iteration = 50000; eta = 1; lambda = 5;

- nlayer：神经网络的层数，包括输入层、输出层和隐藏层 - mini_batch_size：小批量梯度下降法中的每个小批量的大小 - max_iteration：迭代的最大次数 - eta：学习率，控制每次迭代更新的步长大小 - lambda：L2正则...

for in = 2:nlayer weight{in} = rand(arch(in),arch(in-1))-0.5; bias{in} = rand(arch(in),1)-0.5; nabla_weight{in} = rand(arch(in),arch(in-1)); nabla_bias{in} = rand(arch(in),1); end

这段代码是神经网络的初始化过程，其中： - 对于每一层（从第二层开始，第一层是输入层，不需要初始化权重和偏置项），随机生成权重和偏置项，权重矩阵的大小为当前层的神经元个数（arch(in)）乘上上一层的神经元个...

if mod(ip,rstep) == 0 iaa = iaa+1; accuracy(iaa) = evaluatemnist(@acti_relu,@acti_sigmoid,x_valid,y_valid,weight,bias,nlayer); plot(accuracy); title(['Accuracy:',num2str(accuracy(iaa))]); getframe;

这段代码是用于记录并显示准确率的部分，其中： - mod函数用于判断当前迭代次数是否为rstep的倍数； - 如果当前迭代次数是rstep的倍数，则iia加1，表示记录了一个准确率； - evaluatemnist函数用于计算在验证集上的...

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