ef relu_back_propagation(derror_wrt_output,x) derror_wrt_dinputs = np.array(derror_wrt_output, copy=True) derror_wrt_dinputs[x <= 0] = 0 return derror_wrt_dinputs

这段代码有语法错误，应该在函数名和参数之间加上冒号，并且缩进不正确，应该使用四个空格。同时变量命名也有误，应该将derror_wrt_output改为derror_wrt_output和x改为inputs。修改后的代码如下：

def relu_back_propagation(derror_wrt_output, inputs):
    derror_wrt_dinputs = np.array(derror_wrt_output, copy=True)
    derror_wrt_dinputs[inputs <= 0] = 0
    return derror_wrt_dinputs

这个函数实现了ReLU层的反向传播，即根据输出对输入进行误差反向传播，计算出输入对误差的梯度。具体来说，该函数的输入参数包括输出对误差的梯度derror_wrt_output和输入x，输出参数是输入对误差的梯度derror_wrt_dinputs。其中，np.array(derror_wrt_output, copy=True)用于复制derror_wrt_output的值，避免修改原始数组的值。derror_wrt_dinputs[inputs <= 0] = 0使用了NumPy库中的布尔索引，将小于等于0的输入位置的梯度设为0。最终函数返回的是输入对误差的梯度derror_wrt_dinputs。

相关问题

def relu(x): output=np.maximum(0, x) return output,x def relu_back_propagation(derror_wrt_output,x): derror_wrt_dinputs = np.array(derror_wrt_output, copy=True) derror_wrt_dinputs[x <= 0] = 0 return derror_wrt_dinputs

这段代码定义了一个ReLU函数和一个ReLU层的反向传播函数。

函数relu的作用是对输入x进行ReLU激活，将小于0的值设为0，大于等于0的值保持不变，并将处理后的结果作为output返回，同时也返回原始输入x。其中，np.maximum(0, x)使用了NumPy库中的maximum函数，作用是将小于0的值设为0，大于等于0的值保持不变。最终函数返回的是一个元组，包含了处理后的输出output和原始输入x。

函数relu_back_propagation实现了ReLU层的反向传播，即根据输出对输入进行误差反向传播，计算出输入对误差的梯度。具体来说，该函数的输入参数包括输出对误差的梯度derror_wrt_output和输入x，输出参数是输入对误差的梯度derror_wrt_dinputs。其中，np.array(derror_wrt_output, copy=True)用于复制derror_wrt_output的值，避免修改原始数组的值。derror_wrt_dinputs[x <= 0] = 0使用了NumPy库中的布尔索引，将小于等于0的输入位置的梯度设为0。最终函数返回的是输入对误差的梯度derror_wrt_dinputs。

import pandas as pd import warnings import sklearn.datasets import sklearn.linear_model import matplotlib import matplotlib.font_manager as fm import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns data = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx') print(data.info()) fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(data.corr(), cmap="YlGnBu", annot=True) plt.title('相关性分析热力图') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.show() y = data['y'] X = data.drop(['y'], axis=1) print('************************输出新的特征集数据***************************') print(X.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) def relu(X): output=np.maximum(0, X) return output def relu_back_propagation(derror_wrt_output,X): derror_wrt_dinputs = np.array(derror_wrt_output, copy=True) derror_wrt_dinputs[x <= 0] = 0 return derror_wrt_dinputs def activated(activation_choose,X): if activation_choose == 'relu': return relu(X) def activated_back_propagation(activation_choose, derror_wrt_output, output): if activation_choose == 'relu': return relu_back_propagation(derror_wrt_output, output) class NeuralNetwork: def __init__(self, layers_strcuture, print_cost = False): self.layers_strcuture = layers_strcuture self.layers_num = len(layers_strcuture) self.param_layers_num = self.layers_num - 1 self.learning_rate = 0.0618 self.num_iterations = 2000 self.x = None self.y = None self.w = dict() self.b = dict() self.costs = [] self.print_cost = print_cost self.init_w_and_b()

这段代码实现了一个神经网络类 NeuralNetwork，用于训练数据并进行预测。首先，通过 Pandas 库读取一个 Excel 文件中的数据，并使用 Seaborn 库绘制数据的相关性分析热力图。然后，将数据集分为训练集和测试集，用于训练和评估模型。

接下来，定义了一个 relu() 函数和 relu_back_propagation() 函数，用于实现神经网络的激活函数和反向传播过程。其中，relu() 函数实现了 ReLU 激活函数，即将输入 X 中小于 0 的值置为 0，大于等于 0 的值保持不变；relu_back_propagation() 函数则实现了 ReLU 函数的反向传播过程，即计算误差关于输入的偏导数。

接着，定义了一个 NeuralNetwork 类，并实现了初始化方法 __init__()、初始化权重和偏置参数的方法 init_w_and_b()，以及训练模型的方法 train()。其中，__init__() 方法接受一个层次结构列表 layers_strcuture，用于指定神经网络的构成；init_w_and_b() 方法用于初始化神经网络的权重和偏置参数；train() 方法用于训练神经网络，并返回训练好的参数。

在 NeuralNetwork 类的 __init__() 方法中，首先初始化了神经网络的层数、学习率、迭代次数等参数。然后，定义了神经网络的权重参数和偏置参数，存储在类的实例变量 w 和 b 中。最后，定义了一个成本函数的列表 costs，存储训练过程中每次迭代的成本值。