循环神经网络Python代码

循环神经网络（RNN）的Python代码包括以下几个部分：
1. 数据准备部分：根据引用，首先需要创建一个数据矩阵X，其中每一行是一个单独的样本。可以使用np.zeros函数创建一个大小为(N*K, D)的零矩阵。
2. 参数初始化部分：根据引用中的代码，可以使用一个函数来初始化神经网络的参数。这个函数需要输入非线性激活函数（sigmoid），数据矩阵X，标签y，模型（网络结构），学习率（step_size）和正则项系数（reg）。
3. 训练部分：在循环中，使用数据矩阵X和标签y来训练神经网络模型。根据引用，可以计算训练准确率并输出。循环的次数和停止条件可以根据具体需求来确定。

下面是一个示例代码片段，用于训练循环神经网络：

# 数据准备
X = np.zeros((N*K, D))
# 参数初始化
parameters = initialize_parameters(...)
# 循环训练
for i in range(num_iterations):
    # 前向传播
    loss, cache = forward_propagation(X, parameters)
    # 反向传播
    gradients = backward_propagation(X, y, parameters, cache)
    # 参数更新
    parameters = update_parameters(parameters, gradients, learning_rate)
    # 计算训练准确率并输出
    predicted_class = predict(X, parameters)
    training_accuracy = np.mean(predicted_class == y)
    print('training accuracy: %.2f' % training_accuracy)

需要根据具体情况来完善和调整代码，上述代码仅为示例用途。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python实现循环神经网络RNN](https://blog.csdn.net/qq_38151401/article/details/98183084)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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