写一个简单的rnn神经网络模型的代码
时间: 2023-07-31 13:10:37 浏览: 39
好的,以下是一个简单的RNN神经网络模型的代码:
```python
import numpy as np
# 定义sigmoid函数
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
# 定义RNN神经网络模型
class RNN:
def __init__(self, input_size, output_size, hidden_size):
# 初始化参数
self.input_size = input_size
self.output_size = output_size
self.hidden_size = hidden_size
# 初始化权重参数
self.Wxh = np.random.uniform(-np.sqrt(1.0/input_size), np.sqrt(1.0/input_size), (hidden_size, input_size))
self.Whh = np.random.uniform(-np.sqrt(1.0/hidden_size), np.sqrt(1.0/hidden_size), (hidden_size, hidden_size))
self.Why = np.random.uniform(-np.sqrt(1.0/hidden_size), np.sqrt(1.0/hidden_size), (output_size, hidden_size))
self.bh = np.zeros((hidden_size, 1))
self.by = np.zeros((output_size, 1))
# 前向传播函数
def forward(self, x):
# 初始化隐藏状态
h = np.zeros((self.hidden_size, 1))
# 初始化输出结果
y = []
# 遍历输入序列
for t in range(len(x)):
# 计算隐藏状态
h = np.tanh(np.dot(self.Wxh, x[t]) + np.dot(self.Whh, h) + self.bh)
# 计算输出结果
y_t = np.dot(self.Why, h) + self.by
# 将输出结果加入到列表中
y.append(y_t)
return y, h
# 反向传播函数
def backward(self, x, y, y_true, h, 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)
# 初始化delta
delta_h_next = np.zeros_like(h)
# 遍历输出序列
for t in reversed(range(len(y))):
# 计算当前时刻的误差
delta_y = y[t] - y_true[t]
# 计算当前时刻的梯度
dWhy += np.dot(delta_y, h.T)
dby += delta_y
# 计算当前时刻的delta
delta_h = np.dot(self.Why.T, delta_y) + delta_h_next
# 计算当前时刻的tanh梯度
delta_tanh = (1 - h * h) * delta_h
# 计算当前时刻的梯度
dWxh += np.dot(delta_tanh, x[t].T)
dWhh += np.dot(delta_tanh, h.T)
dbh += delta_tanh
# 更新delta
delta_h_next = np.dot(self.Whh.T, delta_tanh)
# 梯度剪裁
for dparam in [dWxh, dWhh, dWhy, dbh, dby]:
np.clip(dparam, -5, 5, out=dparam)
# 更新权重参数
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
```
这个RNN模型包含了前向传播和反向传播两个函数,可以用于进行序列数据的学习和预测。在初始化时,需要指定输入层、输出层和隐藏层的大小,以及学习率。在训练时,可以调用前向传播和反向传播函数进行模型的训练和参数的更新。