function a = acti_relu(x) %ACTI_RELU f = max(0,x) % a = x; a(x<0) = 0; end
时间: 2023-09-10 08:06:46 浏览: 51
这段代码定义了一个名为acti_relu的函数,该函数接收一个输入参数x,输出一个经过ReLU激活函数处理后的结果a。
具体来说,ReLU激活函数的定义为f(x) = max(0, x),即当x大于等于0时,f(x)等于x,当x小于0时,f(x)等于0。
在这段代码中,`f = max(0,x)` 实现了ReLU激活函数的计算。然后,通过 `a = x; a(x<0) = 0;` 将小于0的部分截断为0,得到最终的激活结果a,并将其赋值给变量a。
因此,当调用acti_relu函数时,会返回经过ReLU激活函数处理后的结果。
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iaa = 0; for ip = 1:max_iteration pos = randi(ntrain-mini_batch_size); x = x_train(:,pos+1:pos+mini_batch_size); y = y_train(:,pos+1:pos+mini_batch_size); %正向计算 a{1} = x; [a,z]=feedforward(@acti_relu,@acti_sigmoid,weight,bias,nlayer,mini_batch_size,a,z); [weight,bias] = SGD(@acti_relu_prime,@acti_sigmoid_prime,weight,bias,... nabla_weight,nabla_bias,nlayer,mini_batch_size,eta,a,z,y,lambda,ntrain); if mod(ip,rstep) == 0 iaa = iaa+1; accuracy(iaa) = evaluatemnist(@acti_relu,@acti_sigmoid,x_valid,y_valid,weight,bias,nlayer); plot(accuracy); title(['Accuracy:',num2str(accuracy(iaa))]); getframe; end end
这段代码是神经网络的训练过程,其中:
- iaa是记录准确率的数量,初始化为0;
- for循环进行max_iteration次迭代;
- pos是随机生成的样本起始位置,用于每次迭代中从训练集中随机选择mini_batch_size个样本;
- x和y分别是输入和输出样本,从训练集中选择;
- a{1}被初始化为x,然后通过神经网络的前向传播算法计算出每一层的激活值a和加权输入值z;
- 通过神经网络的反向传播算法,计算出每一层的权重和偏置项的梯度信息,并使用随机梯度下降算法更新权重和偏置项;
- 如果当前迭代次数是rstep的倍数,则记录当前的准确率,同时绘制准确率图像,并将准确率存入accuracy向量中。
if mod(ip,rstep) == 0 iaa = iaa+1; accuracy(iaa) = evaluatemnist(@acti_relu,@acti_sigmoid,x_valid,y_valid,weight,bias,nlayer); plot(accuracy); title(['Accuracy:',num2str(accuracy(iaa))]); getframe;
这段代码是用于记录并显示准确率的部分,其中:
- mod函数用于判断当前迭代次数是否为rstep的倍数;
- 如果当前迭代次数是rstep的倍数,则iia加1,表示记录了一个准确率;
- evaluatemnist函数用于计算在验证集上的准确率;
- 将计算得到的准确率存入accuracy向量中;
- plot函数用于绘制准确率图像;
- title函数用于设置图像标题,显示当前的准确率;
- getframe函数用于捕获图像,将其添加到动画中。