Ttrain = load('T_train.mat'); Ptrain2 = []; Ttrain2 = []; for i = 1 for j = 1:1 Ptrain = load(['P_train',num2str(i),'_',num2str(j),'.mat']); Ptrain2 = [Ptrain2;Ptrain.Ch_feature ]; Ttrain2 = [Ttrain2;Ttrain.Ch_feature ]; end end WI = rand(size(Ttrain2))/1000; BI = rand(size(Ttrain2))/1000; % 定义4个隐含层 W1 = rand(size(Ttrain2)); BI1 = rand(size(Ttrain2)); W2 = rand(size(Ttrain2)); BI2 = rand(size(Ttrain2)); W3 = rand(size(Ttrain2)); BI3 = rand(size(Ttrain2)); W4 = rand(size(Ttrain2)); BI4 = rand(size(Ttrain2)); % 输出层 WO = rand(size(Ttrain2)); BO = rand(size(Ttrain2)); % 学习率 Lr = 0.005; % 迭代次数 Iter = 2000; for it = 1:Iter it; % 训练 tmps1 = relu(Ptrain2.*WI + BI); residual1 = Ttrain2 - tmps1; % 第一层残差 tmps2 = relu(tmps1.*W1 + BI1); residual2 = Ttrain2 - tmps2; % 第二层残差 tmps3 = relu(tmps2.*W2 + BI2); residual3 = Ttrain2 - tmps3; % 第三层残差 tmps4 = relu(tmps3.*W3 + BI3); residual4 = Ttrain2 - tmps4; % 第四层残差 tmps5 = relu(tmps4.*W4 + BI4); residual5 = Ttrain2 - tmps5; % 第五层残差 tmps6 = relu(tmps5.*WO+BO); residual6 = Ttrain2 - tmps6; % 输出层残差 % 更新网络参数 W1 = W1 + Lr * relu_derivative(residual2) .* tmps1 + Lr * relu_derivative(residual1) .* tmps1; BI1 = BI1 + Lr * relu_derivative(residual2) + Lr * relu_derivative(residual1); W2 = W2 + Lr * relu_derivative(residual3) .* tmps2 + Lr * relu_derivative(residual2) .* tmps2; BI2 = BI2 + Lr * relu_derivative(residual3) + Lr * relu_derivative(residual2); W3 = W3 + Lr * relu_derivative(residual4) .* tmps3 + Lr * relu_derivative(residual3) .* tmps3; BI3 = BI3 + Lr * relu_derivative(residual4) + Lr * relu_derivative(residual3); W4 = W4 + Lr * relu_derivative(residual5) .* tmps4 + Lr * relu_derivative(residual4) .* tmps4; BI4 = BI4 + Lr * relu_derivative(residual5) + Lr * relu_derivative(residual4); % 输出层 WO = WO + Lr * residual6 .* tmps5; BO = BO + Lr * residual6; errors(it) = mean2(abs(residual6)); end
时间: 2024-04-15 11:25:19 浏览: 8
这段代码看起来是一个神经网络的训练过程。根据代码的流程,我可以给你解释一下:
1. 首先,通过加载'T_train.mat'文件,将训练目标数据存储在变量Ttrain中。
2. 然后,使用两个循环来加载训练输入数据并存储在Ptrain2变量中。内部循环迭代次数为1,外部循环迭代次数未知。
3. 接下来,初始化一些权重和偏置参数。WI和BI是输入层的权重和偏置,W1至W4和BI1至BI4是四个隐藏层的权重和偏置,WO和BO是输出层的权重和偏置。
4. 设置学习率(Lr)和迭代次数(Iter)。
5. 进入主循环,进行网络训练。在每次迭代中,首先计算每个隐藏层和输出层的输出(tmps1至tmps6)。然后计算每一层的残差(residual1至residual6)。
6. 更新网络参数:根据每一层的残差和激活函数的导数,使用梯度下降法更新权重和偏置。
7. 计算当前迭代的平均误差(errors)。
请注意,代码中缺少一些定义函数的部分,例如relu和relu_derivative函数。这些函数的具体实现没有在代码中给出,所以无法确定其具体功能。
总的来说,这段代码展示了一个多层感知机(MLP)神经网络的训练过程,使用残差连接和梯度下降方法来更新网络参数以减小预测误差。
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将以下代码:import scipy.io as sio json_file = open('HRRM_model1.json','r') loaded_model_json = json_file.read() json_file.close() loaded_model = model_from_json(loaded_model_json) loaded_model.load_weights('HRRM_model1.h5') matfn='test_stationary1.mat' data=sio.loadmat(matfn,mat_dtype=True) W_train1 = data['w'] X_train1 = data['L_vel'] W_train1 = W_train1.reshape(1, 800, 800, 1) X_train1 = X_train1.reshape(1, 100, 100, 1) layer_model = Model(inputs=loaded_model.input, outputs=loaded_model.output) layer_result = layer_model.predict([X_train1, W_train1],batch_size=1) resultfile = 'result_stationary1.mat' sio.savemat(resultfile, {'result':layer_result})翻译为MATLAB语言
MATLAB代码:load HRRM_model1.mat;json_file = fopen('HRRM_model1.json', 'r');
loaded_model_json = fread(json_file);
fclose(json_file);loaded_model = model_from_json(loaded_model_json);
loaded_model.loadWeights('HRRM_model1.h5');matfn = 'test_stationary1.mat';
data = load(matfn, '-mat');W_train1 = data.w;
X_train1 = data.L_vel;W_train1 = reshape(W_train1, [1, 800, 800, 1]);
X_train1 = reshape(X_train1, [1, 100, 100, 1]);layer_model = Model(inputs=loaded_model.inputs, outputs=loaded_model.outputs);
layer_result = layer_model.predict([X_train1, W_train1], 'BatchSize', 1);resultfile = 'result_stationary1.mat';
save(resultfile, 'result', 'layer_result');
train_ds = load_dataset(read, data_path='formated_train.txt',lazy=False) test_ds = load_dataset(read, data_path='formated_test.txt',lazy=False) dev_ds = load_dataset(read, data_path='formated_test.txt',lazy=False)解读
这段代码使用了 `load_dataset` 函数从文件中加载数据集,将其分别存储为 `train_ds`, `test_ds`, `dev_ds` 三个变量中。其中 `data_path` 参数指定了数据集所在的路径,`lazy` 参数指定是否立即加载数据集。
这里的 `read` 函数是一个自定义的函数,用于读取数据集文件并将其转换为所需的格式。三个数据集的文件路径分别为 `formated_train.txt`、`formated_test.txt`、`formated_test.txt`,这些文件应该是预处理后的文本文件,包含了训练、测试和验证所需的数据。