RNN英文翻译中文代码
时间: 2023-10-07 11:13:39 浏览: 41
RNN是循环神经网络(Recurrent Neural Network)的缩写,下面是其代码实现:
``` python
import numpy as np
class RNN:
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
# 初始化权重
self.Wxh = np.random.randn(hidden_size, input_size) * 0.01 # 输入层到隐藏层的权重
self.Whh = np.random.randn(hidden_size, hidden_size) * 0.01 # 隐藏层到隐藏层的权重
self.Why = np.random.randn(output_size, hidden_size) * 0.01 # 隐藏层到输出层的权重
# 初始化偏置
self.bh = np.zeros((hidden_size, 1)) # 隐藏层偏置
self.by = np.zeros((output_size, 1)) # 输出层偏置
def forward(self, x):
# 初始化隐藏层状态和输出
h = np.zeros((self.Whh.shape[0], 1))
y = np.zeros((self.Why.shape[0], 1))
# 遍历序列并计算每个时间步的输出
for t in range(len(x)):
# 输入层
xt = np.zeros((len(x), 1))
xt[t] = x[t]
# 隐藏层
a = np.dot(self.Wxh, xt) + np.dot(self.Whh, h) + self.bh
h = np.tanh(a)
# 输出层
o = np.dot(self.Why, h) + self.by
y = np.exp(o) / np.sum(np.exp(o))
return y
def backward(self, x, y_true, y_pred, learning_rate=0.1):
# 初始化梯度
dWxh = np.zeros_like(self.Wxh)
dWhh = np.zeros_like(self.Whh)
dWhy = np.zeros_like(self.Why)
dbh = np.zeros_like(self.bh)
dby = np.zeros_like(self.by)
dhnext = np.zeros_like(self.Whh[:, 0]).reshape(-1, 1)
# 计算输出层误差
dy = y_pred - y_true
# 反向传播计算梯度
for t in reversed(range(len(x))):
# 输出层
dWhy += np.dot(dy, np.transpose(h))
dby += dy
# 计算隐藏层误差
dh = np.dot(np.transpose(self.Why), dy) + dhnext
da = (1 - h * h) * dh # 反向传播激活函数的导数
dbh += da
# 输入层
dWxh += np.dot(da, np.transpose(x[t]))
dWhh += np.dot(da, np.transpose(h))
# 更新梯度
dhnext = np.dot(np.transpose(self.Whh), da)
# 使用梯度下降更新权重和偏置
self.Wxh -= learning_rate * dWxh
self.Whh -= learning_rate * dWhh
self.Why -= learning_rate * dWhy
self.bh -= learning_rate * dbh
self.by -= learning_rate * dby
```
该代码实现的是一个基本的RNN模型,包含前向传播和反向传播两个方法。在前向传播中,遍历输入序列并计算每个时间步的输出;在反向传播中,使用误差反向传播算法计算梯度并更新权重和偏置。