def sigmoid(self, x: np.ndarray)-> np.ndarray: ''' Compute sigmoid activation function value by f(x*w) Parameters: x is data input with artificial features. x is a two dimensional numpy array. Return: one dimensional numpy array ''' ### write your code below ### # first compute inner product between x and self.w # sencond, compute logistic function value of x*self.w return ### write your code above ###。请帮我完成需要填写的代码
时间: 2024-02-10 16:17:16 浏览: 44
好的,根据您提供的代码,以下是需要填写的代码:
```python
# compute sigmoid activation function value
z = np.dot(x, self.w)
sigmoid = 1 / (1 + np.exp(-z))
return sigmoid
```
以上代码会计算输入数据和权重向量的内积,然后将其作为自变量带入 sigmoid 函数中,得到激活函数的输出值。
希望对您有帮助!
相关问题
model.add(LSTM(units=128, input_shape=(X_train.shape[-2:])))给这段代码加一个注意力机制
可以通过添加一个Attention层来实现注意力机制,代码如下:
```
from keras.layers import Layer, Input, Dense, LSTM, Attention, Concatenate
from keras.models import Model
# 定义Attention层
class AttentionLayer(Layer):
def __init__(self, **kwargs):
super(AttentionLayer, self).__init__(**kwargs)
def build(self, input_shape):
self.W = self.add_weight(name="att_weight", shape=(input_shape[-1], 1), initializer="normal")
self.b = self.add_weight(name="att_bias", shape=(input_shape[1], 1), initializer="zeros")
super(AttentionLayer, self).build(input_shape)
def call(self, x):
e = K.tanh(K.dot(x, self.W) + self.b)
a = K.softmax(e, axis=1)
output = x * a
return K.sum(output, axis=1)
def compute_output_shape(self, input_shape):
return (input_shape[0], input_shape[-1])
# 定义模型
inputs = Input(shape=(X_train.shape[-2], X_train.shape[-1]))
lstm = LSTM(units=128, return_sequences=True)(inputs)
attention = AttentionLayer()(lstm)
outputs = Dense(1, activation='sigmoid')(attention)
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
```
这里定义了一个Attention层,将LSTM的输出作为输入,然后计算每个时间步的权重,最后将加权后的输出进行求和得到Attention结果,最终通过Dense层输出。需要注意的是,Attention层的输入为三维张量,因此需要将LSTM的return_sequences参数设置为True。
在模型训练时,需要将模型的损失函数设置为binary_crossentropy,代码如下:
```
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=64, validation_data=(X_test, y_test))
```
def gru_cell(self, x, state): # Compute gates x_and_state = torch.cat([x, state], dim=1) update_gate = self.conv_update(x_and_state) reset_gate = self.conv_reset(x_and_state) # Add bias to initialise gate as close to identity function update_gate = torch.sigmoid(update_gate + self.gru_bias_init) reset_gate = torch.sigmoid(reset_gate + self.gru_bias_init) # Compute proposal state, activation is defined in norm_act_config (can be tanh, ReLU etc) state_tilde = self.conv_state_tilde(torch.cat([x, (1.0 - reset_gate) * state], dim=1)) output = (1.0 - update_gate) * state + update_gate * state_tilde return output函数是怎么一步步计算的?
这个函数实现了GRU(Gated Recurrent Unit)的一个时间步的计算过程,以下是它的具体实现过程:
1. 将输入数据x和上一时刻的状态state按照列方向(dim=1)进行拼接,得到x_and_state。
2. 将x_and_state输入到两个卷积层中,分别计算更新门(update_gate)和重置门(reset_gate)。
3. 给计算得到的更新门和重置门加上一个初始化偏置(gru_bias_init)并通过sigmoid激活函数进行归一化,得到update_gate和reset_gate。
4. 根据重置门计算重置后的上一时刻状态,即(1.0 - reset_gate) * state。
5. 将x和上一时刻状态(经过重置门的作用后的状态)按照列方向进行拼接,得到x_and_state_reset。
6. 将x_and_state_reset输入到另一个卷积层中,计算出候选状态state_tilde。
7. 根据更新门和候选状态计算当前时刻的状态output,即(1.0 - update_gate) * state + update_gate * state_tilde。
8. 返回计算得到的当前时刻状态output。
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